基于时序知识图谱推理和静态多元时空注意力融合的天气预测系统

本发明提供基于时序知识图谱推理和静态多元时空注意力融合的天气预测系统，通过数据采集、数据处理来获取历史气象数据，将获取的数据进行时序知识图谱的构建，接着利用嵌入方法来生成一个高维特征合集，利用高维特征合集通过静态特征提取、多元时空特征提取和特征融合进行SMTAFormer模型训练，以此来进行气象要素的预测；通过对预测结果进行评估，包括误差分析、准确率分析来确定和优化预测模型的可靠性；本发明可以突显气象数据之间潜在的时空信息和多元特征，利用多头自注意力机制有效地挖掘其依赖关系，弥补了传统预测模型准确度较低的局限性，提高了时序知识图谱推理和静态多元时空注意力融合相结合的天气预测的准确性。