一种基于Transformer模型的日冕指数预测方法

本发明公开了一种基于Transformer模型的日冕指数预测方法，包括以下步骤：S1、数据准备：获取并准备太阳活动相关的时间序列数据；S2、特征提取：对准备好的时间序列数据进行特征提取；S3、构建Transformer模型：根据预测任务的复杂程度和数据特点，设计并构建Transformer模型；S4、训练模型：使用准备好的数据集对构建的Transformer模型进行训练；S5、模型评估：训练完成后，使用验证集或测试集评估模型的性能,本发明Transformer模型的自注意力机制使得模型能够并行化处理输入序列，在训练和推理时能够更有效地利用计算资源，加快模型训练和预测的速度；允许模型直接捕捉序列中的全局依赖关系，能够更好地处理长距离的依赖关系，有利于对日冕指数等长期趋势的预测。