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申请/专利权人：中国电建集团华东勘测设计研究院有限公司
摘要：本发明公开了一种基于三维SCA‑Transformer的批量风速插补方法。该方法基于混合三维移动窗口注意力机制和通道注意力机制捕捉大区域气象要素的空间相关性和变量相关性，采用三维SCA‑Transformer架构，与传统再分析数据的点对点插补方法不同，本发明的方法嵌入了更大区域范围的气象信息，从而更好表征不同空间尺度的气象状况对测风点的风速影响。本发明具有可以准确地插补缺失数据且批量插补不同测风设备和测风高度的优秀能力，为风能资源的开发和利用提供更准确的资源评估。
主权项：1.一种基于三维SCA-Transformer的批量风速插补长方法，其特征在于：步骤S1、收集目标时间范围的风速实测数据与中尺度气象数据；步骤S2、对步骤S1中获取的数据进行数据预处理，并构建模型训练所需的数据库以及验证数据集，并将数据库生成数据加载器；步骤S3、构建耦合通道注意力机制和三维移动窗口多头自注意力机制的SCA模块，所述SCA模块自下而上由池化层、线性层、通道注意力层、移动窗口自注意力层、多层前馈神经网络层和加法归一化层组成；步骤S4、搭建基于步骤S3中SCA模块的Transformer框架，即SCA-Transformer模型，所述SCA-Transformer模型包括数据嵌入层，编码模块以及输出层，其中编码模块包括了多层SCA模块和下采样层，输出层包括了归一化层、3D全局池化层以及线形层；步骤S5、基于步骤S2生成的训练数据集，采用优化器训练SCA-Transformer模型；步骤S6、在验证数据集中验证步骤S5已训练的SCA-Transformer模型的准确性；步骤S7、利用步骤S6验证后的SCA-Transformer模型对步骤S1收集的风速实测数据中所缺失的数据进行插补。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国电建集团华东勘测设计研究院有限公司 一种基于三维SCA-Transformer的批量风速插补方法
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