基于循环神经网络的飓风路径预测方法及系统

专利申请号：CN202210895335.9

公 开 号：CN115951429A

发 明 人：许晓斐 安晓亚 黄哲 王盼盼 

代 理 人：李源

代理机构：上海段和段律师事务所

专利类型：发明专利

申 请 日：20230411

公 开 日：20220726

专利主分类号：G01W1/10

关 键 词：循环神经网络 预测 路径预测 预测模型 输出层 动量 双曲正切函数 经纬度坐标 历史数据库 网格化处理 比例系数 记忆模型 记忆网络 路径区域 平方误差 前向传播 数据增强 下降算法 训练目标 主干网络 坐标修正 坐标预测 连接层 坐标点 网格 三层 推理 主干 搜索 激活 关联 移动 

摘      要：本发明提供了一种基于循环神经网络的飓风路径预测方法及系统，包括：对划定的飓风路径区域进行网格化处理；计算每个坐标点的移动距离以及移动角度作为数据增强；使用三层长短期记忆网络作为预测模型的主干循环神经网络；主干网络为长短期记忆模型搭载比例系数为0.1的Dropout层；输出层为一个使用双曲正切函数激活的全连接层，模型的训练使用基于动量的梯度下降算法RMSProp，训练目标为预测经纬度坐标平方误差；预测模型的输出层由网格ID预测层与坐标修正两部分构成最终的飓风坐标预测。在预测阶段，基于循环神经网络推理预测仅依赖模型的前向传播，无需对历史数据库进行关联搜索，大大提高了飓风路径预测的性能。