摘要
本发明适用于水质预测领域,具体提供了基于图卷积及时空交错注意力机制的水质预测方法,该方法中,基于时空交错注意力机制构建包含四层Transformer架构的预测模型;第一层为嵌入Embedding;第二层为位置编码模块;第三层为N个相同带有时空交错注意力机制的Transformer编码器模块,在时空交错注意力机制中,通过将图卷积融入Transformer框架,将时间注意力模块与空间注意力模块进行堆叠,构成Transformer编码器模块;第四层为输出层;对构建好的预测模型进行训练,训练好的模型用于对目标水质进行预测。本发明可同时处理数据的时间和空间维度,捕捉不同时空尺度下的依赖关系,提高模型的表达能力和预测性能。
技术关键词
水质预测方法
编码器模块
多头注意力机制
前馈神经网络
编码器架构
编码模块
邻居
线性变换矩阵
数据
节点特征
传播算法
输出特征
序列
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图像特征向量
三维图像信息
多模态特征
对象
关节点
分支
碰撞模型
数据采集模型
两相流
格子玻尔兹曼
冲突检测方法
信息抽取模型
文本
预训练模型
注意力机制
特征提取模块
视频流
多头注意力机制
自动化控制系统
识别方法