基于深度学习神经网络的风暴潮时空预测方法

本申请公开了基于深度学习神经网络的风暴潮时空预测方法，涉及数据处理技术领域，方法包括：根据台风特征和台风的时空特征构建时空变量数据集；台风特征包括台风路径、台风风速、台风气压和台风路径对应的风暴潮；根据时空变量数据集确定各个时间步的风暴潮、台风风速和台风气压作为输入参数；将输入参数输入到预先构建的深度学习神经网络进行训练，使得深度学习神经网络预测各个时间步的下一个时间步的风暴潮作为输出参数；将待预测的输入参数输入到训练后的深度学习神经网络，得到预测风暴潮。本申请通过充分整合台风特征和台风的时空特征，进而利用训练后的深度学习神经网络获得准确的预测风暴潮，提高了预测风暴潮时空分布的能力和准确性。