摘要
本发明涉及天气预报技术领域,具体涉及一种台风强度预报方法、装置及设备,该方法获取AI气象大模型对现有台风输出的多种气象要素预报数据,获取其观测数据,得出预报因子的筛选区域;在区域内,对气象要素进行筛选得到预报因子,构建预报因子库;将预报因子数据与观测强度数据进行预处理,得到数据集;构建卷积和长短期记忆神经网络优化模型,引入自注意力机制;利用数据集对模型进行训练;利用训练后的模型对AI气象大模型的输出进行处理,生成目标台风强度预报结果。本发明技术方案,能有效改善气象大模型对于台风强度的预报,准确高效,对台风强度进行了针对性优化,有效把握了台风的强度时序变化特征,提高了气象大模型对于台风强度预报能力。
技术关键词
台风强度预报方法
数据
因子
注意力机制
气象
变量
天气预报技术
局部时空特征
主控器
时序特征
时序依赖关系
融合特征
滑动时间窗
更新模型参数
记忆
风速