深度学习方法在农业产业园区气象要素预报中的应用

• 作者: 张恺 张星 陈清峰 饶莉娟
• 来源期刊: 江西农业学报
• 学科: 农学
• 关键词: 深度学习 农业产业园区 气象要素预报
• 年，卷（期）: 2020,（1）
• 所属期刊栏目: 信息技术
• 页码范围: 83-90
• 页数: 8页
• 分类号: S165|TP183
• 字数: 7038字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19386/j.cnki.jxnyxb.2020.01.14

摘要

不同区域农业产业园区的精细化气象要素预报是实现农业现代化的重要保障,开展能普遍适用于不同地区农业产业园区的气象要素预报技术有重要的应用价值.将深度学习方法应用于农业产业园区的气象要素预报中,利用深度学习方法建立了预报气象要素的神经网络订正模型.结果表明,经过神经网络模型订正后,气象要素预报误差大幅度减小.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈清峰		5	3	1.0	1.0
2	饶莉娟		4	1	1.0	1.0
3	张星		2	0	0.0	0.0
7	张恺		2	0	0.0	0.0