摘要
气象温度预测是气象领域的关键问题，对农业生产、能源消耗和灾害预警等方面具有重要意义。
随着深度学习技术的发展，长短期记忆网络（LSTM）以其强大的时间序列数据处理能力，为气象温度预测提供了新的解决方案。
本文首先概述了气象温度预测的背景及意义，并介绍了LSTM神经网络的基本原理。
然后，对近年来国内外基于LSTM的气象温度预测研究进行了综述，从数据预处理、模型构建、优化方法和应用场景等方面进行了详细分析，并对不同方法的优缺点进行了比较。
最后，总结了当前研究存在的问题和挑战，并展望了未来的研究方向。
关键词：气象温度预测；长短期记忆网络；深度学习；时间序列分析；文献综述
1.绪论气象温度作为重要的气象要素之一，对人们的日常生活、工农业生产以及生态环境等方面都有着至关重要的影响。
准确预测气象温度变化趋势，可以为农业生产提供科学指导，优化能源调度，以及有效预防和减轻气象灾害带来的损失。
传统的气象温度预测方法主要基于数值天气预报模型，利用大气动力学和热力学方程进行模拟预测。
然而，这类方法受限于复杂的物理过程和初始场误差，预测精度有限。
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