基于深度学习的自然灾害临近预测

简介

同自然灾害抗争是人类生存发展的永恒课题。近年来，各类灾害的突发性、异常性愈发明显，严重制约自然灾害预测研究的发展。对此，本研究建立基于深度学习的自然灾害临近预测，以预测风暴风速、雾霾中PM2.5的浓度作为研究的首要切入点，通过多头注意力机制、丢弃法等优化卷积神经网络、长短期记忆等技术实现更高准确率、更强实时性、更强灵活性，以达到更好的临近预测效果，在实际应用具备较高的价值和意义。