一种基于周期增强Transformer的海雾定量预报方法及装置

本发明涉及一种基于周期增强Transformer的海雾定量预报方法，首先构建Transformer模型作为预报模型，Transformer模型及其自注意力机制能更好地捕捉海雾形成涉及的复杂非线性关系和长距离时间依赖性，优于传统统计方法和早期RNN/LSTM模型，再基于时间周期增强技术以及能见度标准化映射构建模型训练的数据集，显式的时间周期增强技术使模型能够更准确地学习和预报海雾的季节性和日变化规律，并对该数据集执行样本扩增与训练集平衡策略有效应对了雾样本稀疏的问题，提高了模型对关键低能见度事件的预报能力。本发明所提出的一种基于周期增强Transformer的海雾定量预报方法，能够提升目标区域海雾预报的精度、时效性(实现逐小时预报)和空间分辨率，并能有效处理海雾数据特性。