“好，接下來有請各位評委老師提問。”

        話筒被遞到了評委組組長手里，組長是計算機學院的，所提的問題無疑直至核心：“你們用搭建的預報模型，具體是怎么實現的？請詳細闡述?！?br>
        徐詩蕊拿著話筒，下意識地看了看另外三位組員，閆明軒指了指林檎，徐詩蕊意會，便說：“這部分是由我們組員人工智能學院的林檎同學完成的，這個問題由她來回答?！?br>
        林檎走到舞臺中央，從徐詩蕊手里接過話筒。

        她不自覺地拿目光去找評委席上的人，他自然也在關注臺上狀況，視線相對時，她能瞧見他眼神里有幾分帶著笑意的鼓勵。

        她原本毫不緊張，被孟鏡年這樣一看，反倒覺得呼吸緊促兩分。

        林檎清清嗓：“第一步獲取公開的天氣數據集，包括日期、溫度、降水量、濕度、風速等參數；第二步做數據處理，包括處理缺失值、標準化數據、生成訓練和測試數據集；第三步設計模型，使用lstm進行時間序列預測；第四步，使用定義模型、損失函數和優化器，然后訓練模型并進行驗證和測試。”

        評委組長聽完點點頭，繼續針對性提問：“這個模型的準確性，你是怎么保證的？”

        “一共從三個方面做了優化。數據方面，盡可能確保了歷史數據的覆蓋性和精度，對氣象特征進行相關性分析，選取與預測結果相關度高的氣象變量。模型框架方面，一是增加更多的lstm的層數和隱藏單元數，二是添加層減少過擬合。模型驗證方面，使用交叉驗證、性能度量、殘差分析等方法，評估和提高模型的穩定性和準確性。”

        “那你覺得，往后這個模型還有什么改進的空間？”

        “我能想到的第一個改進方向是擴充數據集，受限于能力和算力，目前的模型只考慮了溫度、濕度、風速等幾個特征，未來盡可能地將影響大氣運動的七個物理量都納入其中。其次是模型優化，比如增加更多的lstm層，或者使用gru來進行改進，還可以做超參數調整和長期預測……”

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