基于注意力機(jī)制與LSTM-CCN的月降水量預(yù)測(cè)

摘要： 針對(duì)現(xiàn)有月降水量預(yù)測(cè)方法預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性不高的問題，提出一種基于注意力機(jī)制與LSTM-CCN的月降水量預(yù)測(cè)方法。首先，利用長(zhǎng)短時(shí)記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(long short-term memory neural network, LSTM)提取氣象數(shù)據(jù)在時(shí)間維度的特征分布，從時(shí)間相關(guān)性方面捕獲相鄰時(shí)間段或長(zhǎng)距離氣象數(shù)據(jù)段中的統(tǒng)計(jì)分布；其次，利用因果卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(causal convoluti...