深度学习在气象领域的应用课程的建设方案

论文摘要

作者针对深度学习和气象领域两个学科的特点,结合当下前沿的深度学习方法和气候领域热点问题,基于ENSO案例,点面结合,组织并讲授两个学科间的知识体系和具体应用实例。本文从课堂授课内容、实践环节、论文阅读三个方面对这门课程的建设方案进行了全面阐述。

论文目录

• ●背景
• ●课堂授课内容
•   1.ENSO现象
•   2.数据集构建与预处理
•   3.基于深度学习的时空序列预测方法
•   4.模型评价标准及与主流气候模式的对比
• ●实践环节
• ●论文阅读
• ●课程建设方案效果评估
• ●结语

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 穆斌,马少阳,袁时金,林冰轩,杨丹

关键词: 深度学习,气象领域,时空序列预测

来源: 中国信息技术教育 2019年20期

年度: 2019

分类: 社会科学Ⅱ辑,基础科学,信息科技

专业: 气象学,教育理论与教育管理,计算机软件及计算机应用

单位: 同济大学软件学院

基金: 同济大学研究生教育研究与改革项目资助（项目编号：ZD19040603）

分类号: G434;P4-4

页码: 93-97

总页数: 5

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