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申请/专利权人：水利部交通运输部国家能源局南京水利科学研究院
摘要：本发明提供了一种基于二次筛选的融合多头自注意力机制的中长期降水预报方法及系统，涉及降水预报领域。该方法步骤如下：获取研究区域历史气象因子数据和水文站降水数据，采用统计学方法和随机森林算法筛选预报因子，获取最终的预报因子库；将多头自注意力机制与卷积长短记忆神经网络融合，采用麻雀算法进行优化耦合构建中长期降水预报模型；采用最终预报因子库输入构建的优化模型中，实现研究区域中长期降水的预估；与传统预报模型进行统计参数对比，评估模型预报效果。本发明通过二次筛选精选预报因子，并通过引入多头自注意力机制层多层次训练传统预报模型，预估后续中长期降水预报精度高于传统方法。
主权项：1.一种基于二次筛选的融合多头自注意力机制的中长期降水预报方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1、获取预定研究区域的历史气象因子数据，构建基础气象因子库；获取该研究区域的水文站降水数据，并基于该水文站降水数据计算该研究区域月度面下的平均降水数据序列；依次将所述历史气象因子数据前推预定月份从而与水文站降水数据的月度时间尺度匹配，构建逐月的气象因子预报库；步骤2、计算所述平均降水数据序列与气象因子预报库的相关系数，获得平均降水数据序列与气象因子预报库在不同前推月份的相关系数结果集合；对所述相关系数结果集合进行分析，筛选出多组预报因子序列，得到该研究区域下的最终预报因子库；步骤3、将多头自注意力机制与卷积长短记忆神经网络融合得到中长期降水预报模型并对其进行参数优化；步骤4、将所述最终预报因子库分别输入参数优化后的中长期降水预报模型中，输出目标区域的中长期降水预报结果，对预报结果执行统计学分析：若预报结果符合预期，则直接输出当前预报结果；若预报结果不符合预期，则重复执行步骤1至步骤3，直至迭代出符合预期的中长期降水预报模型、输出符合预期的预报结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 水利部交通运输部国家能源局南京水利科学研究院 基于二次筛选的融合多头自注意力机制的中长期降水预报方法及系统
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