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申请/专利权人：长光卫星技术股份有限公司
摘要：LGU‑Net气象要素订正系统和温度预报订正方法，涉及气象预报订正技术领域，解决了传统订正算法计算量大、模型复杂的问题。系统包括U‑Net、LSTM以及GAM注意力机制；U‑Net结构是由跳跃链接相连的编码器和解码器组成，LSTM结构设于跳跃链接部分，采用Xavier权重初始化方法和梯度裁剪方法稳定梯度，采用分布式训练策略并模仿GRU变体优化LSTM结构；GAM注意力机制设于解码器部分，使用双重MLP放大跨维度通道和空间的依赖。首先对输入数据进行预处理：构建多时相多要素的温度订正数据集；应用系统对数据集训练，得到订正模型；用订正模型对温度数据进行订正。本发明可应用于温度预报的订正工作中。
主权项：1.一种LGU-Net气象要素订正系统，其特征在于，包括U-Net结构、LSTM结构以及GAM注意力机制；所述U-Net结构是由跳跃链接相连的编码器和解码器组成的对称U形网络结构，用于提取气象要素的空间分布特征；所述编码器由卷积层和池化层构成，在每个编码器阶段，特征图的尺寸逐渐减小，通道数量逐渐增加，以捕获不同层次的气象特征信息；所述解码器由上采样层和卷积层构成，用于将所述编码器中提取的气象特征图恢复到原始输入图像的尺寸；所述LSTM结构设置于U-Net结构的跳跃链接部分，用于提取多时序气象图像之间的相关特征，将编码器阶段的多时序气象特征输入到解码器阶段；所述LSTM结构中采用Xavier权重初始化方法和梯度裁剪方法来稳定梯度，采用分布式训练策略，并模仿GRU变体优化LSTM结构；所述GAM注意力机制添加于解码器的上采样层，包含通道注意力模块和空间注意力模块；所述空间注意力模块使用两个卷积聚焦空间信息；所述通道注意力模块使用3D排列保留三维的信息；同时使用双重MLP放大跨维度通道和空间之间的依赖。
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百度查询： 长光卫星技术股份有限公司 LGU-Net气象要素订正系统和温度预报订正方法
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