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申请/专利权人：青海大学
摘要：本发明涉及信息技术和气象技术领域，公开了一种降水预测方法、系统、存储介质及电子设备。方法包括：通过3D卷积编码将获取的卫星红外数据和ERA5再分析数据进行时空对齐和数据序列化；基于深度学习模型的全局局部联合时空注意力机制和跨模态融合对卫星红外数据序列和ERA5再分析数据序列进行特征融合和特征预测，得到预测降水时空特征序列；通过3D反卷积解码将预测降水时空特征序列恢复为降水量网格图像。本发明通过深度学习模型的全局局部联合时空注意力机制和跨模态融合实现多源数据的有效融合，并且注意力机制对序列数据进行并行处理，可以在建立强序列依赖同时提高训练和预测效率，提高了降水预测精度和预测效率。
主权项：1.一种降水预测方法，其特征在于，包括：通过3D卷积编码将获取的卫星红外数据和ERA5再分析数据进行时空对齐和数据序列化，得到卫星红外数据序列和ERA5再分析数据序列；基于深度学习模型的全局局部联合时空注意力机制和跨模态融合对所述卫星红外数据序列和ERA5再分析数据序列进行特征融合和特征预测，得到预测降水时空特征序列；通过3D反卷积解码将所述预测降水时空特征序列恢复为降水量网格图像。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 青海大学 一种降水预测方法、系统、存储介质及电子设备
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