基于ARIMA模型和LSTM模型对南极地表月平均温度的预测OA
Prediction of antarctic monthly mean surface temperature based on ARIMA model and LSTM model
全球气候变暖对自然环境和人类活动造成了极为恶劣的影响,研究南极地表气温的变化规律能够帮助人类更好地应对这一问题.以Marion站点1968—2020年的地表月平均温度数据作为研究对象,分别采用传统的ARIMA模型和神经网络中的LSTM模型进行分析预测.对比RMSE和MAE发现,LSTM模型的拟合效果更好,因此对于掌握气温未来发展趋势具有重要价值.
相旭东;胡学平;余晓美;邓新
滁州学院 数学与金融学院,安徽 滁州 239000安庆师范大学 数理学院,安徽 安庆 246133滁州学院 数学与金融学院,安徽 滁州 239000滁州学院 数学与金融学院,安徽 滁州 239000
数理科学
地表气温ARIMA模型LSTM模型南极
《高师理科学刊》 2021 (6)
33-37,5
安徽省自然科学研究项目(KJ2018A0424)滁州学院科研启动基金资助项目(2018qd01)安徽省自然科学基金青年项目(1908085QA01)应用统计学专业卓越工程师培养创新项目(2020zyrc089)校级一流本科专业项目(2019aqnuylzy01)校级一流教材建设项目(2019 aqnuylkc13)
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