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公开(公告)号：CN115840261A
公开(公告)日：2023-03-24
申请号：CN202211506522.X
申请日：2022-11-28
Applicant: 浙江大学
IPC: G01W1/10 , G06N3/0442 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种台风降水短临预测模型优化及预测方法，属于人工智能应用领域。该方法设计了基于Cross‑Patch多层语义注意力的降水长距离时空建模方法，通过长距离时空建模，提升模型对复杂天气系统大尺度高阶时空特征的理解。本发明方法针对大尺度场景下基于pixel‑based时空注意力建模方式带来的庞大资源消耗问题，同时考虑表征大尺度天气系统时空演变模式的高阶时空特征的影响，实现了提高模型对长距离时空依赖的感知和建模能力，全面且有效的提升了降水强度预测的精度。同时，模型能有效应对不同类型台风场景的降水短临预测，具有一定的泛化能力。本发明对于台风降水短临预测的模型优化及快速应用具有重要的实际应用价值。
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