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申请/专利权人：南京信息工程大学
摘要：本发明提供了一种基于可解释深度学习的天气预测方法，包括以下步骤：步骤1，对天气数据集进行数据预处理；步骤2，根据领先指标对预处理完成的数据进行对齐，建立天气预测模型，将天气数据集输入天气预测模型，对模型进行训练，得到初步天气预测结果，对预测结果进行细化；步骤3，基于天气预测模型完成可解释性分析；本发明方法显著提升了气象预测的准确性和模型的可解释性，为气象预测领域提供了一种创新、可靠的技术支持，有助于提高预测结果的可信度，增强决策者和公众对天气预报的信任。
主权项：1.一种基于可解释深度学习的天气预测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，对天气数据集进行数据预处理；步骤2，根据领先指标对预处理完成的数据进行对齐，建立天气预测模型，将天气数据集输入天气预测模型，对模型进行训练，得到初步天气预测结果，对预测结果进行细化；步骤3，基于天气预测模型完成可解释性分析。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京信息工程大学 一种基于可解释深度学习的天气预测方法
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