一种基于特征重点捕捉机制的混合模型海冰范围预测方法

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一种基于特征重点捕捉机制的混合模型海冰范围预测方法
申请号:CN202411492590
申请日期:2024-10-24
公开号:CN119761540B
公开日期:2025-09-30
类型:发明专利
摘要
本发明提出一种基于特征重点捕捉机制的混合模型海冰范围预测方法:获取海冰浓度与9个大气、气象变量的每月ERA5再分析数据作为实验数据,NSIDC的月度海冰范围数据作为参考数据,将所有数据进行预处理得到所需的标准数据;使用空间特征提取模块提取二维海冰浓度数据中隐藏的空间特征,该特征将与后续特征进行融合;从空间特征提取模块提取出来的海冰空间特征将与大气、气象多变量特征进行融合,输入到双向局部特征提取模块中,捕捉只存在于某个特定的时间或区域的某些双向关系与依赖;双向时序特征提取模块继续处理从双向局部特征提取模块所得到的特征,捕捉特征前后时刻之间的复杂关系;最后特征重点捕捉机制通过给予相关信息更高的权重。
技术关键词
空间特征提取 局部特征提取 数据 时间卷积网络 特征提取模块 三次样条插值 门控循环单元 机制 Sigmoid函数 时序 多项式 输出特征 标准化技术 气象 模型预测值 序列 变量 设计特征 残差模块
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