基于图神经网络的复杂地形三维风场预测方法和系统

本申请提供一种基于图神经网络的复杂地形三维风场预测方法和系统，涉及风场预测领域，该复杂地形三维风场预测方法包括：获取测量数据和地形数据，进行仿真、采样和数据融合，得到输入信息以训练得到图扩散模型；确定第一风场分布图并进行分割来构建多个子图，并向每个子图添加中心节点并进行信息交换，得到第二风场分布图；基于Graphformer模型，通过自回归方式对节点数据进行更新，得到下一个时刻的风场分布预测信息。本申请在基于训练得到的图扩散模型进行风场分布预测的过程中，无需进行仿真处理，基于纯神经网络算法使得计算更加快速高效，通过建立中心节点促进长程信息和全局信息的学习与交换，并通过Graphformer模型实现复杂三维风场得到长期预测。