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申请/专利权人：内蒙古工业大学
摘要：本发明公开了一种基于IDSCNN‑AM‑LSTM的沙尘暴预测方法，获取沙尘暴数据并进行预处理，预处理的数据以3维张量特征图形式表达；利用卷积神经网络进行一次时空特征提取；卷积神经网络包括逐通道卷积层、逐点卷积层和最大池化层，D个地区的沙尘暴数据以特征图形式输入逐通道卷积层，先由逐通道卷积层提取得到气象‑能见度时间特征，再经逐点卷积层提取得到气象‑能见度时空特征，气象‑能见度时空特征经最大池化层得到三维形式的一次时空特征；引入注意力机制，根据重要程度，为不同时刻的一次时空特征分配不同的权重，得到二次时空特征；叠加一次时空特征和二次时空特征，利用LSTM进行沙尘暴预测。本发明可提高沙尘暴预测的适用范围和预测准确率。
主权项：1.一种基于IDSCNN-AM-LSTM的沙尘暴预测方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1，获取沙尘暴数据并进行预处理，预处理的数据以3维张量特征图形式表达，特征图尺寸为T,W,D，其中T是采样时刻，代表特征图高度；W是沙尘暴数据，代表特征图宽度；D是地区个数，代表特征图深度，即通道数；步骤2，利用卷积神经网络进行一次时空特征提取；所述卷积神经网络包括逐通道卷积层、逐点卷积层和最大池化层，D个地区的沙尘暴数据以特征图形式输入所述逐通道卷积层，先由所述逐通道卷积层提取得到气象-能见度时间特征，再经所述逐点卷积层提取得到气象-能见度时空特征，所述气象-能见度时空特征经最大池化层得到三维形式的一次时空特征；步骤3，引入注意力机制，根据重要程度，为不同时刻的一次时空特征分配不同的权重，得到二次时空特征；步骤4，叠加一次时空特征和二次时空特征，利用LSTM进行沙尘暴预测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 内蒙古工业大学 一种基于IDSCNN-AM-LSTM的沙尘暴预测方法
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