一种基于卷积循环神经网络的气温预测系统

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摘要

本实用新型提供了一种基于卷积循环神经网络（Convolutional Recurrent Neural Networks,CRNN）的气温预测系统及方法，涉及人工智能技术领域，本实用新型以神经网络芯片为核心，利用若干温度传感器进行目标区域内所需气温数据收集；使用计算机进行数据预处理，数据存储；最后由神经网络芯片完成神经网络模型训练，寻找最优权重值，以及预测未来气温情况等任务。本实用新型所需训练数据为预测范围内多点历史气温值，所需输入数据为预测目标日期之前一段时间内的多点气温值。相较于传统的基于深度神经网络的气温预测系统，本实用新型不需要彻底了解目标区域的大气物理结构，也降低了所需模拟计算的任务量，具有较高的实用价值。

基本信息

专利标题：

一种基于卷积循环神经网络的气温预测系统

专利标题（英）：

暂无

公开（公告）号：

暂无

申请号：

CN202020203130.6

公开（公告）日：

暂无

申请日：

2020-02-24

授权号：

CN210895535U

授权日：

2020-06-30

发明人：

张早章猛韩业王书宇

申请人：

张早

申请人地址：

河北省秦皇岛市北戴河区怡峰御景141栋303室

代理机构：

代理人：

优先权：

CN202020203130.6

主分类号：

G06N3/08

IPC分类号：

G06N3/08 G06N3/04 G06F16/29 G01W1/10