基于多源数据融合和动静时空网络的降水预测方法及系统

本发明提供基于多源数据融合和动静时空网络的降水预测方法及系统，涉及数据处理领域，该方法包括：获取多组样本数据，其中，样本数据包括样本区域的历史多源气象图及历史降雨数据；对多组样本数据进行预处理，生成多组训练样本；建立降水预测模型，其中，降水预测模型至少包括特征融合模块及动静时空网络模块；基于全局帧间感知损失函数和多组训练样本，对降水预测模型进行训练；获取目标区域的多源气象图；对目标区域的多源气象图进行预处理；通过降水预测模型根据预处理后的目标区域的多源气象图，生成目标区域未来的降水预测数据，具有提高短临降水预测的准确度的优点。