一种基于联邦学习的天气预测方法、装置和系统

本发明公开了一种基于联邦学习的天气预测方法、装置和系统，属于气象预测技术领域，所述的基于联邦学习的天气预测方法通过将Transformer模型与KAN模型进行结合，利用Transformer模型、KAN模型以及联邦学习框架的优点，所提出的基于Transformer‑KAN构建的第一天气预测模型能够具有良好的数据拟合性能。再通过将其置于联邦学习的框架下，分布在各个地方的自动气象站可以进行分布式的协作学习，可以很好地学习天气数据中的全局特征以及时空依赖关系，能够在保证数据隐私的同时具有更好的数据拟合能力以及泛化性能。