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基于时间序列分析的气象观测数据预测

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提出一种短期预测风速变化趋势的方法,首先使用小波分析技术对风速数据进行分析,研究各频域数据变化趋势,然后使用长短时记忆网络(LSTM)对低频区域数据进行预测,使用卡尔曼滤波技术对高频区域数据进行预测,最后对各频域预测数据进行重构,实现对风速数据短期预测.采用本地机场2019年1月份10分钟风速数据进行验证,实验结果表明,该方法能够有效预测出风速变化趋势,为该风速预测提供了一种有效的方法.
Prediction of Meteorological Observation Data Based on Time Series Analysis
A short-term prediction method of wind speed change trend is proposed.Firstly,we use wavelet analysis technology to analyze the wind speed data and study the change trend of the data in each frequency domain.Then,we use long short memory network(LSTM)to predict the data in low frequency region and use Kalman filter filtering technology predict the data in high frequency region.Finally,the data in each frequency domain is reconstructed to achieve short-term prediction of wind speed data.The validation was conducted by using 10 minute wind speed data from a airport in January 2019.The experimental results showed that this method can effectively predict the trend of wind speed,providing an effective method for pre-dicting wind speed in airport.

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屈峰

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民航东北地区空中交通管理局气象中心,辽宁沈阳 110000

风速 小波分析 LSTM 卡尔曼滤波

2024

长江信息通信
湖北通信服务公司

长江信息通信

影响因子:0.338
ISSN:2096-9759
年,卷(期):2024.37(1)
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