-
公开(公告)号：CN117952255A
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202410039675.0
申请日：2024-01-11
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/26 , G06F18/214 , G06F18/21 , G06F18/24 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及轨迹预测技术领域，具体地说，是一种基于深度学习的台风轨迹预测方法，这种方法利用历史台风数据构建数据集，并采用包括特征增强在内的数据预处理步骤，以充分挖掘台风历史信息；Transformer模型能够捕捉时间序列数据之间的复杂动态关系，并通过多头自注意机制挖掘不同属性之间的关联。基于Transformer的方法在预测任务中表现卓越，相较于传统的递归神经网络模型，如门控递归单元和长短期记忆网络，本发明在所有台风属性的预测中均表现出更佳性能，该方法有效提高了预测性能，为台风预警和风险管理领域提供了具有实际应用价值的技术解决方案。
Search Results
1
records
(took 0.066 seconds)
筛选
AND
AND
过滤
NOT
NOT
Scan to Join
