基于LSTM神经网络的降水量预测研究.pdf

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 近年来，随着计算技术的飞速发展和大数据时代 的到来，深度学习作为一种先进的机器学习技术，已 在众多领域展现出其卓越的性能，特别是长短期记忆 网络（LSTM），其凭借在处理时序数据方面的显著优 势在降水量预测区域备受关注。文章选取山西省兴县 作为案例地区，旨在通过LSTM模型对该地区的降水 量进行预测分析，探讨深度学习技术在实际农业水利 工程应用中的有效性和潜在价值。