目录
摘 要 II
关键词 II
Abstract III
key words III
1 绪论 1
1．1 研究意义 1
1．2 气温预测发展背景 1
1．3 本文主要研究概述 2
2 循环神经网络的基本理论 3
2．1 循环神经网络的整体结构 3
2．2 数据流在循环神经网络中的传播 3
2．3 网络模型的性能分析 7
3 循环神经网络模型的构建 8
3．1 气温数据来源 8
3．2 数据预处理 8
3．3 建立模型 9
3．3．1 参数设置 9
3．3．2 训练样本 9
3．3．3 效果检验 9
3．4 模型检验 10
4 循环神经网络模型在气温预测中的应用及结果分析 11
4．1 循环神经网络在南昌市气温预测的应用 11
4．2 循环神经网络对比其他机器学习算法 13
4．3 循环神经网络在全国气温预测的应用 14
4．4 结果分析 15
5 总结与展望 16
5．1 总结 16
5．2 展望 16
致谢 17
参考文献 18
基于循环神经网络在全国气温预测中的应用
摘 要
气温具有时间序列性，会受到多方面难以确定的因素影响，经常用到的回归预测方法精度比较低，而循环神经网络却能有效利用时序数据中长距离依赖信息的能力，对此类数据进行预测。因此本文利用循环神经网络模型来预测全国地区的气温。
本文通过构建50个月预测1个月的训练样本，以此分站点训练循环神经网络，然后取南昌市作为随机站点做单点预测实验。结果表明：单点实验的预测值与实际值的相关系数为0.98，均方误差为0.12，预测值不仅在数值上和真实值接近，在分布上也与实际气温分布规律保持接近。并对比循环神经网络和SVM算法发现在相关系数指标和均方误差指标循环神经网络更好，进一步验证 *51今日免费论文网|www.51jrft.com +Q: *351916072* 
了循环神经网络的适用性和优越性。最后，本文利用不同站点的循环神经网络预报第151个月的月际平均气温，并利用克里金插值法插值出整个中国区域气温。从预报结果来看，单个站点的预报值与实际值相关系数达0.7，均方误差小于0.1，预报结果较好。但整体的插值预报结果效果不好，主要由于单点预报误差影响全局，也验证了数据样本量的重要性。
本文初步利用循环神经网络预报全国气温，在单点预报上效果较好，希望本文的结果在农业气象和农业生产有着积极作用。

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