Prevision climatique basé sur le deep learning.

Abstract

Ce travail examine comment les réseaux de neurones récurrents (RNN), notamment les LSTM, peuvent être utilisés pour prédire le climat à long terme. Les modèles et méthodes de prévision sont discutés, en mettant l'accent sur les techniques d'intelligence artificielle. Une analyse approfondie des diverses méthodes proposées dans la littérature est ensuite présentée. Enfin, un modèle LSTM est créé pour prédire les conditions météorologiques, mettant en évidence l'efficacité de cette méthode par rapport aux méthodes classiques. Ce travail offre de nouvelles opportunités pour l'utilisation concrète de l'apprentissage automatique dans le domaine de la prévision climatique.