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申请/专利权人：华东交通大学;江西求是高等研究院
摘要：本发明提供了一种海表面温度预测方法及预测系统，涉及深度学习技术领域，包括以下步骤：分解海表面温度序列获得模型输入数据，模型输入数据由季节项、趋势项和剩余项组成；对模型输入数据进行归一化并卷积后，进行正向序列和反向序列的拼接获得时序特征序列；对时序特征序列进行映射获得特征表示向量；对特征表示向量进行归一化并卷积后得到高级特征序列；基于多头注意力机制将高级特征序列转化为时间语义序列；对时间语义序列的正向序列和反向序列进行拼接后进行映射，获得预测特征序列；根据预测特征序列得到预测结果。本发明能有效处理海表面温度趋势和季节变化，更好地表达海表面温度的时间语义特征，从而提高海表面温度的预测精度。
主权项：1.一种海表面温度预测方法，其特征在于，包括：分解海表面温度序列获得模型输入数据，所述模型输入数据由季节项、趋势项和剩余项组成；对模型输入数据进行归一化并卷积后，进行正向序列和反向序列的拼接获得时序特征序列；对所述时序特征序列进行映射获得特征表示向量；对所述特征表示向量进行归一化并卷积后得到高级特征序列；基于多头注意力机制将所述高级特征序列转化为时间语义序列；对所述时间语义序列的正向序列和反向序列进行拼接后进行映射，获得预测特征序列；根据所述预测特征序列得到预测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 华东交通大学 江西求是高等研究院 一种海表面温度预测方法及预测系统
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