台风路径预测方法、系统、设备及介质

本发明涉及一种台风路径预测方法、系统、设备及介质，该方法包括：根据台风在大气中的传播特性，确定描述台风路径演化的波动方程；在多层复合径向基神经网络MCRBNN的最后一层引入物理信息神经网络PINN，构建MCRBNN‑PINN模型，将波动方程的初始和边界条件嵌入损失函数，对模型进行训练；将历史气象数据输入至训练好的MCRBNN‑PINN模型，进行台风路径预测。与现有技术相比，本发明通过在多层复合径向基神经网络的最后一层引入物理信息神经网络，将台风路径物理规律深入嵌入，增强了模型对台风路径预测问题的可解释性，进一步提升了台风路径预测精度。