基于深度学习的高原机场精细化气象预报系统

本发明公开一种基于深度学习的高原机场精细化气象预报系统，包括；数据采集模块、数据处理模块、模型训练模块、预测输出模块、评估与优化模块；该系统采用改进的Transformer深度学习模型，融合欧洲中期天气预报中心的高分辨率数值预报产品和机场高频自动观测数据，实现了单点、小时级的精准气象要素预测。系统以ECMWF的0.4度全球数值预报产品为基础，获取温度、降水、风场等关键气象要素。针对高原机场复杂地形和极端天气条件，通过优化模型结构、引入多源数据融合和迁移学习技术，显著提升了预报的精度和时效性。本发明有效解决了传统数值预报模式在高原地区预报误差大、时效性差的问题，为高原机场的航空安全和运行效率提供了智能化保障。