典型文献
基于融合模型动态权值的气温预测
文献摘要：
气象数据为多元时间序列,为了解决传统气温预测算法预测误差大、时空特征提取不充分的问题,将灰色关联分析、卷积长短时记忆网络和双向长短时记忆网络融合,提出了一种GRA-Conv-BiLSTM气温预测方法.灰色关联分析法解决了传统方法中参数选择困难的问题,然后设定时间窗,结合历史气温作为模型的输入,建立卷积长短时记忆网络和双向长短时记忆网络动态加权融合的预测模型以增强模型的时空特征提取能力,并以四川省某气象站点历史数据作为样本进行实验.结果显示,对于数据量庞大的多元气象时间序列,该模型表现出更强的优越性,能够适应动态非线性变化,预测精度更高.
文献关键词：
灰色关联度分析;气温预测;时间序列;卷积长短时记忆网络;双向长短时记忆网络;动态加权
中图分类号：
作者姓名：
陈岚;文斌;贺南;陈乐;李琪
作者机构：
成都信息工程大学通信工程学院 成都610225;成都市温江气象局 成都611130
文献出处：
引用格式：
[1]陈岚;文斌;贺南;陈乐;李琪-.基于融合模型动态权值的气温预测)[J].电子测量技术,2022(15):68-74
A类：
B类：
融合模型,动态权值,气温预测,气象数据,多元时间序列,预测算法,算法预测,预测误差,时空特征提取,卷积长短时记忆网络,双向长短时记忆网络,网络融合,GRA,Conv,BiLSTM,灰色关联分析法,参数选择,设定时间,时间窗,立卷,网络动态,动态加权,加权融合,增强模型,特征提取能力,气象站点,历史数据,数据量,元气,动态非线性,非线性变化,灰色关联度分析
AB值：
0.324391
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