基于优化深度学习的西南地区极端降雨事件预测模型构建

为构建西南地区极端降雨事件预测模型,本文以卷积神经网络模型(CNN)、长短期记忆神经网络模型(LSTM)为基础,构建CNN-LSTM组合模型,基于孔雀算法(POA)、粒子群算法(PSO)和遗传算法(GA)对CNN-LSTM模型进行优化,对区域中雨日数R10、大雨日数R20、湿日降雨量PRCPTOT、1日最大降雨量RX1 4项极端降雨事件进行了模拟。结果表明,POA-CNN-LSTM模型在所有模型中精度最高,同时具备较高的普适性,可用于预测区域极端降雨事件。