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摘要：本发明涉及机器学习技术领域，具体是指一种基于机器学习的逐小时气温预报订正方法，步骤包括数据收集、数据预处理、特征提取、建立数据集、构建误差订正模型，本发明使用LSTM模型架构构建误差订正模型，充分利用其对时间序列数据的记忆能力和非线性特征处理能力，得到显著提高的预报准确性和稳定性；针对传统误差订正模型参数优化困难、精度不高的问题，本发明使用安全约束的贝叶斯优化算法对误差订正模型参数进行优化，得到更具鲁棒性和适应性的参数配置，显著提升了模型的整体性能。
主权项：1.一种基于机器学习的逐小时气温预报订正方法，其特征在于：具体包括以下步骤：步骤S1：数据收集，收集历史逐小时气温观测数据和逐小时气象预报数据；步骤S2：数据预处理；步骤S3：特征提取；步骤S4：建立数据集步骤S5：构建误差订正模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 兰州中心气象台(兰州干旱生态环境监测预测中心) 一种基于机器学习的逐小时气温预报订正方法
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