注意力增强型卷积循环神经网络海表温度预测方法

一种注意力增强型卷积循环神经网络海表温度预测方法，是把采集到的历史海表温度SST数据经预处理后，作为预测模型的输入，预测未来海表温度。把长短期记忆网络模型预测模型ConvLSTM作为循环神经网络RNN模型的细胞单元构成预测模型；同时，将空间‑通道注意力模块嵌入到上下文聚合模块中，构成注意力驱动的上下文聚合模块并融合到ConvLSTM细胞单元；在预测模型的预测阶段，通过迭代多步策略IMS把多步预测问题分解为一系列单步预测任务；对于每个单步预测任务，输入的SST数据经过编码器的处理结果输入预测模型，预测模型的输出经解码器后得到预测结果。