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申请/专利权人：浙江工业大学
申请日：2024-04-11
公开（公告）日：2024-06-18
公开（公告）号：CN118211053A
主分类号：G06F18/213
分类号：G06F18/213;G06F18/25;G06N3/0442;G06N3/0455;G06N3/048
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.07.05#实质审查的生效;2024.06.18#公开
摘要：本发明公开了一种基于多模态双提示扩散模型的台风预测方法，首先进行任务共享的不确定性挖掘，将一维时序历史信息和二维位势高度图输入基于时空历史信息的任务共享模块，进行时序编码与融合后得到任务共享提示。再进行任务特定的不确定性挖掘，将台风年龄输入年龄提示器得到年龄提示，将任务特定环境因素输入环境提示器得到任务特定环境提示，融合年龄提示和任务特定环境提示得到任务特定提示。最后进行不确定性建模与降低，将与预测属性形状一致的标准噪声输入双提示扩散模型，得到台风轨迹、压强和风速的预测值。本发明减少了不确定性，实现台风的精准预测。
主权项：1.一种基于多模态双提示扩散模型的台风预测方法，其特征在于，所述基于多模态双提示扩散模型的台风预测方法，包括：构建并训练预测网络模型，所述预测网络模型包括基于时空历史信息的任务共享模块、基于环境因素和台风年龄的任务特定模块和双提示扩散模块；将一维时序历史信息和二维位势高度图输入基于时空历史信息的任务共享模块，进行时序编码与融合后得到任务共享提示；在基于环境因素和台风年龄的任务特定模块中，将台风年龄输入年龄提示器得到年龄提示，将任务特定环境因素输入环境提示器得到任务特定环境提示，然后融合年龄提示和任务特定环境提示得到任务特定提示；将与预测属性形状一致的标准噪声、任务特定提示和任务共享提示输入双提示扩散模块，多步采样后得到目标属性的预测值。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江工业大学 一种基于多模态双提示扩散模型的台风预测方法
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