【摘 要】
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基于长短时记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）降水量预测模型存在过拟合、时滞现象，而宽度学习系统（Broad Learning System, BLS）无需多次迭代的特点有助于解决LSTM的上述缺点.加权宽度学习系统（Weighted Broad Learning System, WBLS）通过在BLS中引入加权惩罚因子约束分配样本权重，降低噪声和异常值对降水量预测
【出 处】
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南京信息工程大学学报(自然科学版)
【基金项目】
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南方海洋科学与工程广东省实验室（珠海）基金（SML2020SP007）； 国家自然科学基金（62076136）；
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基于长短时记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）降水量预测模型存在过拟合、时滞现象，而宽度学习系统（Broad Learning System, BLS）无需多次迭代的特点有助于解决LSTM的上述缺点.加权宽度学习系统（Weighted Broad Learning System, WBLS）通过在BLS中引入加权惩罚因子约束分配样本权重，降低噪声和异常值对降水量预测精度的影响.本文提出一种LSTM-WBLS日降水量预测模型，选取湖北省巴东站日降水量进行实证研究，并考虑气压、气温、湿度、风速和日照等因素对降水量的影响.实验结果表明，与现有的预测模型相比，LSTM-BLS模型在RMSE、MAE和R~2等评价指标上均有显著提升.不同时间步长下，本文模型预测精度均优于现有模型，验证了其稳定性.与LSTM相比，WBLS直接计算权重的特点使得LSTM-WBLS的运算效率并未降低.
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