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申请/专利权人：中国海洋大学
摘要：本发明公开了一种基于内容引导注意力的ENSO预测方法和模型，属于气候预测技术领域。本发明通过内容引导注意力模块对不同通道之间的关系进行建模，通过内容引导注意力模块对不同通道之间的关系进行建模，将通道之间的相关性考虑在内，并且混合通道注意力权重和空间注意力权重保证信息交互，挖掘海洋时空数据中的ENSO现象变化趋势信息，并引入卷积神经网络前向传播过程中辅助模型的训练和决策。本发明相比其他的对比模型有更优秀的预测性能，在长达两年的时间内，预测准确度较高。
主权项：1.一种基于内容引导注意力的ENSO预测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：收集海洋和气象数据集，并进行预处理；S2：搭建ENSO预测网络模型，该模型包括3层卷积层、1层全连接层和2个内容引导注意力模块，卷积层后加入层归一化LN；S3：采用迁移学习的方法来优化ENSO预测网络模型的训练；S4：利用优化得到的ENSO预测网络模型进行ENSO预测，输出预测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国海洋大学 基于内容引导注意力的ENSO预测方法和模型
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