机器学习和深度学习在气象中的应用（台风预报只能订正、风速预报订正、LSTM 方法预测 ENSO）

本文主要是介绍机器学习和深度学习在气象中的应用（台风预报只能订正、风速预报订正、LSTM 方法预测 ENSO），希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

查看原文>>>Python人工智能在气象中的实践技术应用

专题一、Python 和科学计算基础

专题二、机器学习和深度学习基础理论和实操

2.1 机器学习和深度学习基础理论

2.2 sklearn 和pytorch 库

专题三、气象领域中的机器学习应用实例

3.1 GFS 数值模式的风速预报订正

3.2 台风预报数据智能订正

3.3 机器学习预测风电场的风功率

专题四、气象领域中的深度学习应用实例

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Python 是功能强大、免费、开源，实现面向对象的编程语言，在数据处理、科学计算、数学建模、数据挖掘和数据可视化方面具备优异的性能，这些优势使得 Python 在气象、海洋、地理、气候、水文和生态等地学领域的科研和工程项目中得到广泛应用。可以预见未来 Python 将成为的主流编程语言之一。
人工智能和大数据技术在许多行业都取得了颠覆式的成果，气象和海洋领域拥有海量的模式和观测数据，是大数据和人工智能应用的天然场景。Python 也是当前进行机器学习和深度学习应用的最热门语言。对于的气象海洋领域的专业人员，Python 是进行机器学习和深度学习工作的首选。

【内容简述】：

专题一、Python 和科学计算基础

1.1 Python 入门和安装
1.1.1 Python 背景及其在气象中的应用
1.1.2 Anaconda 解释和安装以及 Jupyter 配置1.1.3 Python 基础语法

1.2 科学数据处理基础库

1.2.1 Numpy 库1.2.2 Pandas 库
1.2.3 Scipy 库
1.2.4 Matplotlib 和 Cartopy 库
1.2.5 常用数据格式的 IO

掌握基于 Anaconda 配置 python 环境，以及使用 Jupyterlab 开发和调试代码。在了解了 python 的基础语法后，学习常用的科学计算和可视化库，如 Numpy、Pandas 和 Matplotlib 等。打好基础，机器学习数据预处理和结果展示将手到擒来。

专题二、机器学习和深度学习基础理论和实操

2.1 机器学习和深度学习基础理论

2.1.1 机器学习基本理论
基础学习的基本知识，如误差反向传播、梯度下降法，以及机器学习的整个常规流程。
2.1.2 深度学习基本理论
深度学习基本理论，如卷积神经网络 CNN、循环神经网络 RNN 和生成式对抗网络。
2.1.3 机器学习与深度学习在气象中的应用
AI 在气象模式订正、短临预报、气候预测等场景的应用，以及深度学习降尺度和 PINN 内嵌物理神经网络介绍。

2.2 sklearn 和pytorch 库

2.2.1 sklearn 介绍、常用功能和机器学习方法
学习经典机器学习库 sklearn 的常用功能，如鸢尾花、手写字体等公开数据集的获取、划分训练集和测试集、模型搭建和模型验证等。
2.2.2 pytorch 介绍、搭建 模型
学习目前流行的深度学习框架 pytorch，了解张量 tensor、自动求导、梯度提升等，以 BP 神经网络学习 sin 函数为例，掌握如何搭建单层和多层神经网络，以及如何使用 GPU 进行模型运算。