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通讯作者： - Jinxin XU1*摘要： - 气候预测在包括农业，灾难管理和城市规划在内的各个部门中起着至关重要的作用。用于气候预测的传统方法通常依赖于复杂的物理模型，这些模型需要大量的计算资源，并且可能无法准确捕获当地天气模式。本研究探讨了长期记忆（LSTM）网络（一种复发性神经网络）的潜力，用于预测每日气候变量，例如温度，降水和湿度。利用德里市的历史气候数据，我们开发了一种LSTM模型来预测短期气候趋势。该模型由两个LSTM层组成，然后是三个密集的层，并与Adam Optimizer，平均平方误差丢失以及平均绝对误差作为度量组成。我们的结果证明了该模型在气候数据中捕获时间依赖性的能力，从而达到了温度预测的令人满意的准确性水平。这项研究强调了机器学习技术，尤其是LSTM网络的潜力，以增强气候预测，并促进对天气敏感部门更明智的决策。关键字： - 机器学习，预测模型，时间序列预测，长期记忆。
使用长期记忆的每日气候预测...
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