基于Transformer的气象要素季节内振荡分量的延伸期预报系统及方法

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基于Transformer的气象要素季节内振荡分量的延伸期预报系统及方法
申请号:CN202411046032
申请日期:2024-08-01
公开号:CN118569315B
公开日期:2024-11-22
类型:发明专利
摘要
本发明公开了基于Transformer的气象要素季节内振荡分量的延伸期预报系统及方法,属于气象预报领域,系统包括:数据收集模块、模型优化模块、模型训练模块和预报模块;数据收集模块用于收集历史气象资料,并利用滤波方法提取历史气象资料的气象要素季节内振荡分量;模型优化模块用于构建并优化Transformer模型,得到优化后模型;模型训练模块基于气象要素季节内振荡分量对优化后模型进行训练评估,得到延伸期预报模型;预报模块用于利用延伸期预报模型进行气象预报。本发明改良了传统神经网络预报方法,同时配合增加输入时次数量至最优值的方式提升了延伸期气象要素季节内振荡分量的预报准确率,改善了延伸期预报的效果。
技术关键词
历史气象资料 模型训练模块 数据收集模块 注意力机制 预报系统 变量 延伸期预报方法 滤波方法 多层感知机 训练集 气压 风场 误差 地面 掩膜
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