基于门控单元循环神经网络的台风路径预测

传统的神经网络结构不能很好地处理序列问题。通过对历史台风数据库中的台风分类,提出基于门控单元网络的台风路径预测模型。利用历史台风的经纬度信息,分别用普通循环神经网络、长短时记忆网络和门控单元网络预测台风未来6小时位置信息。实验表明,在测试集上门控单元网络具有最小的平均绝对误差,能够有效提高路径预测精度,与稀疏循环神经网络预测方法相比,有更小的平均绝对误差。