MATLAB
实现基于递归神经网络（
RNN）进行中短期天气预测的详细项目实例
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GUI设计和代码详解）
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中短期天气预测（48小时至30天区间）在能源调度、交通运行、精细化农业、公共安全与城市管理等场景中具有高度现实价值。传统数值天气预报（NWP）依赖复杂的物理方程与高性能计算，能够提供全球尺度的格点场，但在城市尺度的快速变化、局地对流、地形效应与观测稀疏区域的补偿等方面，仍存在分辨率不足、更新周期较长与计算成本高昂等痛点。随着多源观测手段（站点、雷达、卫
星、IoT微站）与数据同化技术的持续演进，时序数据规模呈指数级增长，数据驱动方法与物理模型的协同成为趋势。递归神经网络（RNN）及其门控扩展（LSTM/GRU）天然适配时序依赖建模，可在充分挖掘历史序列的基础上学习非线性动力学与时序结构，从而在中短期范围内提升温度、湿度、风、降水概率等要素的预测精度与稳定性。MATLAB在工程建模 ...