摘要
本发明公开了一种基于Vision Transformer神经网络的台风风暴潮漫滩智能预报方法,其步骤首先获取连续风暴潮水位数据、预报时刻的风场数据;然后对获取连续风暴潮水位数据、预报时刻的风场数据进行预处理,并将预处理后的数据进行最值归一化,将数据缩放至0到1之间,划分训练集和测试集;基于训练集,将归一化的数值输入至Vision transformer神经网络进行训练,得到台风风暴潮漫滩智能预报模型;将测试集输入至台风风暴潮漫滩智能预报模型对台风风暴潮漫滩进行调整优化,得到最终的台风风暴潮漫滩智能预报模型,利用台风风暴潮漫滩智能预报模型进行台风风暴潮漫滩预报。本发明可以准确、快速地预测出台风风暴潮漫滩的二维分布和增水高度。
技术关键词
风暴潮漫滩
智能预报方法
多头注意力机制
图像块
多层感知机
并行处理数据
补丁
编码
神经网络结构
图像嵌入
训练集
风速
输入端
风场
数值
输出端
非线性
通道
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关节点特征
重识别方法
卷积特征
行人重识别
全局特征提取
序列特征
预训练模型
样本
全局平均池化
RNA二级结构
监督学习方法
解剖特征
sigmoid函数
学生
医学