一种基于网络融合的长期风速预报订正方法

本发明公开了一种基于网络融合的长期风速预报订正方法。该方法包括采集多源气象数据，对采集的预报数据进行预处理；构建动态时空特征矩阵，将时间特征、空间特征和气象要素特征分别输入至训练合格的风速订正模型中，风速订正模型包括空间特征提取网络、时序特征提取网络和特征融合网络；空间特征提取网络从空间特征和气象要素特征中提取空间特征向量，时序特征提取网络从时间特征和气象要素特征中提取时序特征向量，特征融合网络输出风速订正值。本发明通过多任务学习策略，结合CNN与LSTM的融合架构，解决了传统单一模型在复杂地形与多要素预测中的精度不足问题，显著提升了风速预报的时空建模能力与复杂区域适应性。