一种基于动态图神经网络模型的长期气候预测方法

本发明提出了一种基于动态图神经网络模型的长期气候预测方法，属于深度学习与时间序列预测技术领域，首先收获取气候时间序列，构建适合训练的气候数据集，包括训练集、验证集和测试集；将气候时间序列输入深度学习模型中，模拟气候要素之间的复杂时空特征，生成未来长期气候预测数据；根据模型在验证集上的表现进行参数调整；在测试集上对模型进行测试，计算预测结果与真实气候数据之间的误差，并通过误差反馈机制进一步优化模型；本发明能够有效建模气候系统中的复杂时空关系，从而实现高精度的长期气候预测；相比于现有方法，本发明在长时间跨度的气候预测任务上表现出色，为实际应用提供更具价值的气候预测服务。