基于深度学习的沿海风速预报方法及其系统

本发明涉及一种基于深度学习的沿海风速预报方法及其系统，属于天气预报领域，包括以下步骤：(1)建立风速样本集与预报因子；(2)基于步骤(1)的数据建立并筛选BLSTM‑TRA风速预报模型；(3)训练BLSTM‑TRA风速预报模型；(4)对BLSTM‑TRA风速预报模型测试；(5)构建BLSTM‑TRA风速预报模型的总损失函数。本发明的优点是：基于长短期记忆网络(LSTM)方法在解决非线性复杂关系中的优势，使用BiLSTM模型处理风速数据，利用BiLSTM的双向循环性对数据的时序性进行处理。利用Transformer对全局信息学习的能力，使用Transformer的多头注意力机制从风速数据中提取有效特征并训练模型。通过构建BLSTM‑TRA模型，为岸滨地区风速预报提供一种新的算法和技术，以进一步提高岸滨地区风速预报水平。