基于RNN-GRU网络的气温预测文献综述

气温预测是气象领域的关键问题，对农业生产、能源消耗、灾害预警等方面具有重要意义。

传统的预测方法难以捕捉气温时间序列的复杂非线性特征，而循环神经网络（RNN）因其强大的时序数据处理能力，近年来在气温预测领域得到广泛应用。

门控循环单元（GRU）作为RNN的一种变体，通过引入门控机制，有效解决了传统RNN存在的梯度消失和梯度爆炸问题，在气温预测方面表现出更优异的性能。

本文首先介绍了气温预测的研究背景和意义，并对RNN和GRU模型进行了概述。

然后，对基于RNN-GRU网络的气温预测研究现状进行了综述，分析了不同模型结构、数据预处理方法、参数优化策略等方面的研究进展。

最后，总结了现有研究的不足之处，并对未来研究方向进行了展望。

关键词：气温预测；循环神经网络；门控循环单元；深度学习；时间序列分析

气温是影响地球气候系统最重要的因素之一，准确预测气温变化对农业生产、能源消耗、灾害预警等方面具有重要意义。

例如，准确的气温预报可以帮助农民制定合理的种植计划，提高农作物产量；可以指导电力部门优化能源调度，确保电力供应稳定；还可以为政府部门提供科学依据，有效预防和减轻气象灾害带来的损失。

传统的气温预测方法主要基于数值天气预报模型，通过求解描述大气运动的物理方程组来预测未来气温变化。