强对流大风的临近风速预测方法

本发明具体涉及一种强对流大风的临近风速预测方法，属于风速预测技术领域。本发明基于改进的Transformer模型实现了临近风场预报，通过构建MSAB、FGU等模块，使模型能够更好的融合多源数据之间的信息，学习到数据在空间尺度和时间尺度的变化特征，从而提升最终风速的临近预报效果。本发明使用的深度学习模型相较于CNN、RNN两类深度学习模型，既能够有效提取数据的空间分布特征，又能够适用于长期序列预测任务。同时基于transformer架构，使用矩阵预算代替传统RNN中的循环，使模型能够并行计算，从提高计算效率。