随着科技的发展,气象观测领域也由传统人工监测逐渐走向全自动化处理。出于传统气象站体积较大且大多数采用短距离传输等原因,自动气象站的应用场景与功能的全面性受到了一定限制。并且随技术进步而积累的气象数据量也逐渐增长,若依然采用传统算法进行气象预报会造成严重的数据资源浪费。因此,气象领域迫切需要某种高效提升气象监测与预报效率的自动化设备。在分析系统需求后,本文设计并实现了一种便携的自动气象监测预报系统。系统可对气温、气压、湿度、风向和风速5种气象要素进行采集,并通过调用基于深度学习的气温预测模型对未来24小时整点时刻的气温进行区域精细化预测。本系统主要由气象数据监测端与气温预测模型两部分构成,其中监测端的主控芯片将传感器采集的数据处理后通过4G传输至云端服务器的数据库中,用户在网络环境中可通过PC实时监测当前气象信息及气温预报结果,与此同时还可实现对历史气象数据的查询、导出等相应操作。气温预测模型则采用当前发展迅速的深度学习对气温进行时序建模,通过海量历史数据训练并应用实测数据进行实验对比分析,进而得出适用于本系统的气温预测模型并将其部署于云端服务器中供系统调用。本文提出基于改进循环神经网络(RNN)的长短期记忆网络(LSTM)与门控循环单元网络(GRU)对气温预测模型进行构建,在解决传统RNN长期依赖问题的同时结合实验过程中出现的问题对模型的参数设置进行改进,通过加入正则化、Adam算法等优化策略使气温预测模型可以达到更好的收敛效果。经过对系统的总体测试与对比评估,结果表明:系统的气象监测功能满足气象局对自动气象站的可靠性与低功耗需求;基于深度学习的气温预测模型研究也拓展了区域化气温预报方法,同时表现出良好的预测能力。本系统兼具良好的应用与发展前景。