基于CNN深度神经网络的天气预测模型文献综述

天气预报是人类社会的重要活动，准确及时的天气预报对农业生产、交通运输、防灾减灾等方面具有至关重要的意义。

传统的天气预报方法依赖于数值天气预报模型，但这些模型通常计算复杂度高，难以捕捉复杂的天气系统演变规律。

近年来，深度学习技术在图像识别、自然语言处理等领域取得了突破性进展，为天气预报提供了新的解决方案。

卷积神经网络(CNN)作为深度学习的代表性算法之一，凭借其强大的特征提取能力，在处理气象数据方面展现出巨大潜力。

本文将从天气预报的重要性出发，阐述传统方法的局限性以及深度学习的优势，并重点探讨基于CNN深度神经网络的天气预测模型研究现状，分析不同模型结构、数据输入、训练方法以及优缺点，最后展望该领域的未来发展方向。

关键词：天气预报；深度学习；卷积神经网络；气象数据；模型优化

天气预报是指利用科学技术手段对未来一段时间内大气状态进行预测，其对社会经济发展和人民生活水平提高具有重要意义[1]。

准确及时的天气预报能够为农业生产提供科学指导，减少自然灾害带来的损失；为交通运输提供安全保障，提高运输效率；为防灾减灾提供预警信息，最大限度地减少人员伤亡和财产损失。

传统的天气预报方法主要依赖于数值天气预报（NumericalWeatherPrediction，NWP）模型，该方法利用大气动力学和热力学等物理方程，对大气状态进行数值模拟和预测。

然而，NWP模型存在计算复杂度高、求解困难等问题，难以满足实时、高精度的天气预报需求[2]。