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基于ARIMA模型和LSTM模型对南极地表月平均温度的预测

Prediction of antarctic monthly mean surface temperature based on ARIMA model and LSTM model

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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

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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

地表气温 ARIMA模型 LSTM模型 南极

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KJ2018A04242018qd011908085QA012020zyrc0892019aqnuylzy012019 aqnuylkc13

2021

10.3969/j.issn.1007-9831.2021.06.007

高师理科学刊
齐齐哈尔大学

高师理科学刊

影响因子：0.351
ISSN：1007-9831
年,卷(期)：2021.41(6)
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