• 主题
高级搜索  >
历史搜索 清空历史
首页> 中文期刊> 《南京信息工程大学学报：自然科学版》 >基于改进双阶段注意力机制的降水智能预报

基于改进双阶段注意力机制的降水智能预报

         
页面导航
  • 摘要
  • 著录项
  • 相似文献
  • 相关主题

摘要

为提高现有时间序列算法降水预报的准确率,本文提出一种基于改进双阶段注意力机制的时间序列降水预报模型(DeepAMogLSTM).该算法分为两部分,在输入注意力机制中,使用三层注意力机制对输入序列进行多重关注,选择稳定的输入特征;在时间注意力中,通过选择与目标值最相关的隐层状态,捕获时间序列的长期相关性.算法同时引入形变长短时记忆网络(Mogrifier LSTM),增强模型特征表示能力.模型使用2016-2019年预处理的自动站点特征数据和欧洲中期天气预报中心(ECMWF)气象场模式资料进行集成预报,并利用同期实况观测资料进行模式预报订正.实验结果表明:该模型在时效为2 h的降水预报中,各项数值评价指标均有改善,其中均方根误差为1.877 mm,平均绝对误差为0.727 mm,拟合优度(R^(2))为0.783;同时与其他模型预报订正效果相比,该模型较好地拟合了实际降水空间分布.

著录项

相似文献

  • 中文文献
  • 外文文献
  • 专利
获取原文

客服邮箱：kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备：11010802029741号 ICP备案号：京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有

  • 客服微信

  • 服务号