摘要
本发明涉及气象预测技术领域,融合多源卫星数据的台风快速增强趋势预测方法,包括:构建云图数据集,使用云图数据集对CNN空间特征提取器训练;构建时空序列数据集,将遥感云图序列输入CNN空间特征提取器,得到图像特征张量;使用图像特征张量和对应的台风相关参数序列对多模态融合特征提取器进行训练,得到多模态融合特征提取器;构建辅助序列数据集,将多模态融合特征和辅助序列特征拼接得到分类训练特征,对LSTM网络进行训练,并最终输出样本是否快速增强的置信度。本发明采用卫星遥感云图和多种气象数据进行多阶段编码融合,共同为预测台风强度是否快速增强提供信息来源,提升台风强度快速增强趋势判别的预测精度。
技术关键词
融合特征提取
遥感云图
空间特征提取
注意力
趋势预测方法
时空序列数据
多模态
融合多源
训练特征
图像
数值
序列特征
分类网络
模态特征
强度
气象预测技术
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能力评估方法
能力评估系统
非线性神经网络
功率
负荷
土壤分类方法
分类模型构建
多模态数据融合
数据预处理技术
重构
环境氛围控制方法
语义特征
音频
强化特征
掩膜数据
缺陷识别方法
动态图像序列
神经网络架构
分层验证
多尺度形态学