基于GRU-Attention的长江流域中长期降水预报方法

    公开(公告)号:CN119828260A

    公开(公告)日:2025-04-15

    申请号:CN202510307641.X

    申请日:2025-03-17

    Abstract: 本发明属于降水预测技术领域,具体提供一种基于GRU‑Attention的长江流域中长期降水预报方法,包括:数据预处理:对设定时间段内的长江上游流域历史降水日数据进行预处理,得到满足设定条件的空间场对应的时间序列记为预测对象;明确长江上游降水的关键预测因子组合;构建GRU‑Attention深度学习模型;设定训练集和测试集,针对每个预测对象的关键预测因子组合进行训练,选定最优超参数组合,得到每个预测对象的最优模型;基于关键预测因子组合及最优预测模型提供实时预测结果。该方法针对长江上游降水演变规律,寻找关键预测因子,构建有效的长江上游降水中长期预测人工智能模型,提高当前长江上游降水次季节预报技巧。

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