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申请/专利权人：南京信息工程大学
摘要：本发明公开了一种基于3D‑TimesNet的次季节气温预报订正方法，包括：采用结合傅里叶变换和卷积神经网络的三维时间块3D‑TimesBlock，构建融合次季节气温预报结果与历史气温数据的3D‑TimesNet神经网络优化模型，并利用次季节气温预报结果数据集和历史气温数据集进行训练；将训练好的模型进行优化加速；利用优化后模型，针对目标时间，输入待订正次季节气温预报结果与历史气温数据，将模式输出数据进行反标准化，得到订正后的目标时间的气温预报结果。本发明能够有效提取气温的周期性变化规律和空间关系，在次季节气温的预报方面具有独特的适用性和显著的优势，推动了气象预报领域的前进。
主权项：1.一种基于3D-TimesNet的次季节气温预报订正方法，其特征在于，包括以下步骤：采用结合傅里叶变换和卷积神经网络的三维时间块3D-TimesBlock，构建融合次季节气温预报结果与历史气温数据的3D-TimesNet神经网络优化模型，并利用次季节气温预报结果数据集和历史气温数据集进行训练；将训练好的模型进行优化加速；利用优化后模型，针对目标时间，输入待订正次季节气温预报结果与历史气温数据，将模式输出数据进行反标准化，得到订正后的目标时间的气温预报结果；其中，3D-TimesNet神经网络优化模型包括M个三维时间块3D-TimesBlock和M个多尺度二维卷积块Inception_2DBlock；M个三维时间块串联连接，第一个三维时间块的输入为历史气温数据集，第个三维时间块的输入为第个三维时间块的输入及输出的残差连接；M个多尺度二维卷积块串联连接，第一个多尺度二维卷积块的输入为次季节气温预报结果数据集与第一个三维时间块的输入及输出的残差连接的组合，第个多尺度二维卷积块的输入为第个多尺度二维卷积块的输入及输出的残差连接与第个三维时间块的输入及输出的残差连接的组合，不断将三维时间块提取到的周期性特征加入到已有的次季节预报中，对预报进行订正，最终输出订正后的气温预报结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京信息工程大学 一种基于3D-TimesNet的次季节气温预报订正方法
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