深度学习驱动的极端天气预测：时空数据异常检测与应用全解析（基于Python + TensorFlow）
摘要：时空数据异常检测在气象领域识别偏离正常模式的数据点，对极端天气预测至关重要。深度学习，尤其是LSTM网络，因其强大的特征学习能力在该领域显示出巨大潜力。通过整合多源气象数据，深度学习模型能够自动挖掘复杂模式和非线性关系，提高预测准确性。然而，挑战依然存在，包括数据质量问题、模型可解释性不足以及极端天气的内在复杂性和不确定性。未来，通过模型架构创新、训练算法优化以及探索深度学习在气候预测、气象