| 基于LSTM神经网络的降水量预测研究 | |
| 马良翮 | |
| 2024-03-25 | |
| 发表期刊 | 工程技术研究
 |
| ISSN | 2096-2789 |
| 卷号 | 9期号:06页码:48-50 |
| 摘要 | 准确有效的降雨预测模型对于农业水资源管理有重要意义。文章以山西省兴县地区历史降雨资料为研究对象，提出了一种基于长短期记忆网络（LSTM）结合多特征输入的模型方法，并将预测结果与降雨实测数据进行比对验证。结果表明，引入多特征的LSTM模型相较于仅以降水量为特征的模型在评估指标上有明显提升，表现出更好的预测性能。结合多特征的LSTM模型能够满足精确预测降雨的实际需求，对于提高农业水资源管理效率具有重要意义。 |
| 关键词 | 降水量 农业水利 LSTM 特征输入 |
| DOI | 10.19537/j.cnki.2096-2789.2024.06.015 |
| URL | 查看原文 |
| 语种 | 中文 |
| 资助项目 | 山西开放大学2023年度校级课题“基于LSTM神经网络的山西地区降水量预测”（SXKDKT202312）; |
| 原始文献类型 | 学术期刊 |
| 文献类型 | 期刊论文 |
| 条目标识符 | http://ir.library.ouchn.edu.cn/handle/39V7QQFX/170244 |
| 专题 | 国家开放大学山西分部 |
| 作者单位 | 山西开放大学 |
| 第一作者单位 | 国家开放大学山西分部 |
| 第一作者的第一单位 | 国家开放大学山西分部 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 马良翮. 基于LSTM神经网络的降水量预测研究[J]. 工程技术研究,2024,9(06):48-50. |
| APA | 马良翮.(2024).基于LSTM神经网络的降水量预测研究.工程技术研究,9(06),48-50. |
| MLA | 马良翮."基于LSTM神经网络的降水量预测研究".工程技术研究 9.06(2024):48-50. |
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