摘要
本申请公开了一种气旋强度预测方法及装置,方法包括:获取历史一段时间的物理因子数据、卫星云图数据和气旋强度数据;对物理因子数据、卫星云图数据和气旋强度数据进行预处理得到物理因子图像、卫星影像图像、历史气旋强度;将物理因子图像、卫星影像图像、历史气旋强度输入热带气旋强度预测模型,得到24小时气旋强度预测结果;其中,所述热带气旋强度预测模型包括分层融合子网络、深度卷积神经网络、先验知识模块和不确定性估计模块。融合不确定性估计与长期先验,提高了气旋强度变化趋势的预测能力和强度预测的准确度。
技术关键词
热带气旋强度
卫星云图
深度卷积神经网络
强度预测方法
因子
影像
图像
物理
相对湿度
数据
融合特征
模块
多层感知机
交叉注意力机制
重构
矩阵
分层
变量
系统为您推荐了相关专利信息
电能表运行数据
XGBoost算法
RFM模型
在线监测方法
集成学习模型
抑制HBV复制
药物组合物
核酸
激酶
干扰素刺激基因
评估系统
预测阈值
社交活动数据
数据采集模块
不确定性参数