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基于小波-循环神经网络融合的中国降水时空预测研究

文献类型： 中文期刊

作者： 马湘翔;毛克彪;李春树;袁紫晋

作者机构：

关键词： 小波变换;循环网络;中国降水;时空特征;预测模型;神经网络

期刊名称：物联网技术

ISSN： 2095-1302

年卷期： 2025 年 15 卷 23 期

页码：

收录情况： 无来源刊（2025版）

摘要： 随着气候变化的加剧，极端降水事件频发，传统的单一循环神经网络（如RNN、GRU、LSTM）在处理降水数据时，难以有效捕捉其复杂的非线性特征和多时间尺度变化。基于此，文中基于2000—2024年逐日降水数据，构建小波-循环神经网络融合模型（WT-RNN、WT-GRU、WT-LSTM），实现我国地区降水的高精度时空预测。研究结果表明，小波-循环网络模型显著优于单一循环网络模型，MAE、RMSE最多降低约0.000 946、0.001 9,R2提升约0.38。其中，MAE、RMSE约为0.000 45、0.000 7,R2约为0.96，且WT-LSTM在低频分量预测中表现最佳，WT-RNN在高频分量预测中效果突出，WT-GRU综合性能最优。空间分布预测结果显示，降水量从东南沿海到西北内陆逐渐减少，小波-循环网络对中低降雨区域的干旱风险更敏感，但可能低估极端降雨概率。本研究验证了小波-循环网络模型在降水预测中的高效性，为提升气象预测精度和灾害预警能力提供了科学依据。

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