一种基于图重构与空间自注意力的降水预测图卷积方法

本发明涉及一种基于图重构与空间自注意力的降水预测图卷积方法，属于人工智能与城市气象预警技术交叉技术领域。用于解决传统图卷积网络在降水量预测中因依赖地理邻接关系导致的过度平滑和空间依赖性捕捉不足的问题。通过计算北斗多基站气象时序数据的皮尔逊相关系数，构建反映真实气象关联的稀疏化图结构，替代传统地理邻接矩阵；设计动态空间自注意力机制，融合静态关联图与动态注意力权重，实现节点间长程依赖的适应性聚合；结合图卷积与注意力矩阵的多层次特征传播，提升对异质气象空间模式的建模能力。本方法显著提高了短临降水预测的准确性，尤其适用于地理距离远但气象特征相似的基站关联挖掘，为气象预警系统提供高鲁棒性的空间特征提取方案。