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新疆天山山脉中段玛纳斯河流域及其周边地区气象观测站点稀疏且分布不均匀,导致对该地区积雪-融雪过程模拟所需的气温要素时空预测精度不高.针对这一问题,提出了基于时空优化长短时记忆(LSTM)深度网络的气温时空精准预测模型.首先,以该地区21个气象观测站点上2015年全年小时气象数据为数据源,利用Pearson相关性分析及多重共线性检验法选取了经度、纬度、风速、地表温度、相对湿度相关性较强的5个特征.其次,引入LSTM深度学习模型对气温等四个气象要素时间序列进行建模及预测,再引入后向传播(BP)神经网络对气象要