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申请/专利权人：本源量子计算科技(合肥)股份有限公司
申请日：2022-11-21
公开（公告）日：2024-06-21
公开（公告）号：CN115759413B
主分类号：G06Q10/04
分类号：G06Q10/04;G06N3/049;G06N3/0442;G06N3/0464;G06N10/60;G06N10/40;G06Q50/26
优先权：
专利状态码：有效-授权
法律状态：2024.06.21#授权;2024.06.14#著录事项变更;2023.03.24#实质审查的生效;2023.03.07#公开
摘要：本申请提出一种气象预测方法、装置、存储介质及电子设备，包括：获取初始数据集，其中，初始数据集包括在待预测时间点前D个时间维度下的气象特征集合，气象特征集合包括各个目标区域所对应的气象特征；基于量子卷积层和气象特征集合获取每一个时间维度对应的量子卷积特征图；将前D个时间维度对应的量子卷积特征图输入预训练的预测神经网络，输出在待预测时间点是各个目标区域对应的气象预测特征。用量子卷积替换经典LSTM中的经典神经网络中计算复杂度高的部分，实现网络计算的部分加速，从而提高特征提取和数据处理的效率，进而提升气象预测的效率。
主权项：1.一种气象预测方法，其特征在于，所述方法包括：获取初始数据集，其中，所述初始数据集包括在待预测时间点前D个时间维度下的气象特征集合，所述气象特征集合包括各个目标区域所对应的气象特征；基于量子卷积层和所述气象特征集合获取每一个时间维度对应的量子卷积特征图；将前D个时间维度对应的量子卷积特征图输入预训练的预测神经网络，输出在所述待预测时间点是各个目标区域对应的气象预测特征；其中，所述基于量子卷积层和所述气象特征集合获取每一个时间维度对应的量子卷积特征图的步骤，包括：按照预设规则从所述气象特征集合中确定卷积对象组合，其中，所述卷积对象组合包括n个目标区域的气象特征；基于所述量子卷积层分别对每一个卷积对象组合中的n个气象特征进行处理，获取对应的输出量子态；其中，所述量子卷积层包括n个量子比特；基于卷积对象组合对应的输出量子态确定时间维度对应的量子卷积特征图。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 本源量子计算科技(合肥)股份有限公司 一种气象预测方法、装置、存储介质及电子设备
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