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申请/专利权人：南京信息工程大学
摘要：本发明公开了一种台风云图预测方法、系统及存储介质，预测方法包括：将台风云图序列样本输入至预训练的FSTA‑LSTM神经网络模型中，得到预测的台风云图序列，确定台风云图预测结果；其中，所述FSTA‑LSTM神经网络模型的训练过程包括：搭建神经网络模型；其中，所述神经网络模型包括依次连接的特征增强模块、Encoder编码器、STA‑LSTM模块、Decoder解码器和多尺度特征融模块；将预处理后的台风云图序列样本数据输入至神经网络模型中，台风云图序列样本经神经网络模型的多层网络架构的前向传播后，再反向传播更新神经网络模型的网络权重，获得FSTA‑LSTM神经网络模型。本申请优化时空记忆单元和隐藏单元的信息传递，提升了模型对复杂云图模式和台风结构变化的捕捉能力。
主权项：1.一种台风云图预测方法，其特征在于，包括：将台风云图序列样本输入至预训练的FSTA-LSTM神经网络模型中，得到预测的台风云图序列，确定台风云图预测结果；其中，所述FSTA-LSTM神经网络模型的训练过程包括：搭建神经网络模型；其中，所述神经网络模型包括依次连接的特征增强模块、Encoder编码器、STA-LSTM模块、Decoder解码器和多尺度特征融模块，且所述Encoder编码器和Decoder解码器采用跳跃连接；将预处理后的台风云图序列样本数据输入至神经网络模型中，台风云图序列样本经神经网络模型的多层网络架构的前向传播后，再反向传播更新神经网络模型的网络权重，获得FSTA-LSTM神经网络模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京信息工程大学 一种台风云图预测方法、系统及存储介质
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