基于ARIMA模型和LSTM模型对南极地表月平均温度的预测

摘要：

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.

关键词：地表气温、ARIMA模型、LSTM模型、南极

所属期刊栏目：41

分类号：O212:S161.2+3(概率论与数理统计)

资助基金：安徽省自然科学基金;滁州学院科研启动基金;安徽省自然科学基金青年项目;创新项目;校级一流本科专业项目;校级一流教材建设项目

在线出版日期：2021-07-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：33-37