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本发明涉及基于特征工程和LSTM的路表温度短临预测方法及系统,该方法对采集到的气象要素数据进行数据处理后,先通过随机森林模型对影响路表温度的气象要素进行重要性排序,选择影响较大的气象要素作为候选特征参数,将候选特征参数依次组合作为模型输入,构建长短期记忆神经网络路表温度预测模型,然后利用测试集测试,对比观测值和预测结果,选择效果最佳预测模型,并获得对应的气象要素特征组合,之后进行误差分析。本发明利用了随机森林高效简单、能够分析复杂相互作用特征的能力,结合长短期记忆网络可以更新最优权值和阈值的优点
(19)国家知识产权局
(12)发明专利
(10)授权公告号 CN 113536665 B
(45)授权公告日 2022.05.31
(21)申请号 202110681387.1 (56)对比文件
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