基于XGBoost和LSTM的台风强度预测模型分析

摘要：

台风是在温带洋面上生成和发展的热带天气系统,引发的次生灾害具有极大的破坏性,准确估算台风强度是台风预报和灾害预警中极为关键的问题.目前,对台风预报还处于探索研究阶段,对其强度预测仍然是台风预报的难点之一.文章基于极端梯度提升(XGBoost)和长短期记忆(LSTM)模型对台风强度进行了分析与预测.实验结果表明,将XGBoost和LSTM组合应用于台风强度的预测是可行的,有较好的应用价值.

关键词：机器学习、LSTM、XGBoost、台风强度预测

所属期刊栏目：19

分类号：P457.8;TU528.572;TU43

资助基金：广西研究生教育创新计划资助项目JGY2022028

在线出版日期：2022-06-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：46-48