平均气温预测运用的人工智能算法是

人工智能（ai）在气候预测和平均气温预测方面的应用是近年来的一个热点研究领域。以下是几种常用的人工智能算法，它们被用于平均气温的预测：

1. 机器学习算法：

（1）支持向量机（svm）：svm是一种监督学习算法，它通过构建一个超平面来区分不同的数据类别。在气温预测中，svm可以用来训练模型，以便能够识别出气温变化的模式。

（2）随机森林（random forest）：随机森林是一种集成学习方法，它通过构建多个决策树来提高预测的准确性。在气温预测中，随机森林可以处理大量的特征，并有效地整合多个预测结果。

（3）梯度提升机（gradient boosting machines, gbm）：gbm是一种基于树的集成学习方法，它通过逐步添加新的树来提高预测的准确性。在气温预测中，gbm可以处理非线性关系，并有效地整合多个预测结果。

2. 深度学习算法：

（1）卷积神经网络（cnn）：cnn是一种专门用于处理图像数据的深度学习算法，但它也可以应用于气温预测。cnn可以通过分析气温时间序列数据的特征，来预测未来的气温变化。

（2）循环神经网络（rnn）：rnn是一种处理序列数据的深度学习算法，它可以捕捉时间序列中的长期依赖关系。在气温预测中，rnn可以处理气温时间序列数据，并有效地整合多个预测结果。

3. 强化学习算法：

（1）深度强化学习（deep reinforcement learning, drl）：drl是一种利用强化学习技术进行决策的算法。在气温预测中，drl可以通过模拟人类的行为来学习如何做出最优的决策。

（2）策略梯度方法（policy gradient methods）：策略梯度方法是一种优化算法，它通过计算策略的梯度来指导决策。在气温预测中，策略梯度方法可以用于优化预测模型的性能。

总之，人工智能算法在平均气温预测方面的应用具有很大的潜力。通过选择合适的算法和参数，可以有效地提高平均气温预测的准确性和可靠性。然而，需要注意的是，人工智能算法仍然需要大量的数据和计算资源来进行训练和推理。因此，在实际应用中，还需要考虑到数据获取、模型训练和部署等方面的问题。