摘要
本发明提供一种基于时间编码自回归的气象预报方法、装置及电子设备,应用于气象预报领域,其中,上述方法包括:基于当前天数的深度学习自注意力模型,将气象要素数据作为输入、将多个时次对应的时间信息作为约束条件进行气象预报,得到当前天数中多个时次对应的气象预报结果;针对目标天数的气象预报,迭代执行以下步骤,直至得到目标天数中每个天数的每个目标时次的气象预报结果:基于下一天数的深度学习自注意力模型,将当前天数中多个时次对应的气象预报结果作为输入、将多个时次对应的时间信息作为约束条件进行气象预报,得到下一天数中分别与多个时次对应的气象预报结果;通过本发明能够在连续气象预报过程中保持准确性,减少误差的累积。
技术关键词
气象预报方法
注意力模型
地面气象要素
多头注意力机制
气象预报装置
非暂态计算机可读存储介质
数据
编码模块
融合特征
切片
电子设备
处理器
样本
训练集
计算机程序产品
补丁
分辨率
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神经网络模型
无线接入点
故障诊断方法
设备运行状态
采集变电站
原型
多头注意力机制
样本
交叉注意力机制
查询特征
状况评估方法
集成学习框架
粒子
多头注意力机制
强分类器