一种基于时空双注意力神经网络的浮标气象数据修复方法

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一种基于时空双注意力神经网络的浮标气象数据修复方法
申请号:CN202511331639
申请日期:2025-09-18
公开号:CN120832480B
公开日期:2025-11-28
类型:发明专利
摘要
本发明涉及海洋资料浮标数据质量控制领域,公开了一种基于时空双注意力神经网络的浮标气象数据修复方法,包括如下步骤:数据采集与预处理;建立时空双注意力神经网络模型:所述模型包括时间编码链路、空间编码链路和特征融合层;模型训练,将包含待预测目标要素的时间特征输入时间编码链路,气象要素输入空间编码链路,模型输出为待预测时刻的目标要素;模型训练后,利用测试集对模型进行评估;利用评估合格的模型对实时采集的多维度气象要素数据中的空缺值或异常值进行预测,实现数据的修复。本发明所公开的方法有效的结合了时间和空间约束,实现了对气象数据中的异常值和空缺值进行预测并替换,从而实现对气象数据的修复。
技术关键词
注意力神经网络 数据修复方法 交叉注意力机制 海洋资料浮标 Sigmoid函数 位置编码器 气象 矩阵 前馈神经网络 融合特征 时序特征 序列 ReLU函数 预测输出值 索引 非线性 模型预测值
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