摘要
本发明公开了一种基于大语言模型先验的预报时间编码方法,属于海洋气象技术领域。本发明将海洋状态变量在不同时间尺度上的周期性和非线性变化规律,系统性地编码到时间嵌入中,提升时间特征的表达能力。本发明利用大语言模型的先验知识,优化时间特征的提取和映射过程,提高时间嵌入的质量和效率,将时间信息转化为上下文语义嵌入,实现时间特征的精准表达和高效利用。本发明能够提高预报精度,减少误差累积;降低模型训练和维护成本;增强时间特征表达能力,提升模型泛化能力;提升预报系统的操作简便性和实用性;优化资源利用,节省能耗;提高预报系统的可靠性和稳定性。
技术关键词
时间编码方法
大语言模型
多层感知机
海洋预报系统
网格搜索方法
周期性
成分分析
神经网络架构
非线性特征
超参数
梯度下降法
嵌入特征
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