公开(公告)号：CN119129429A

公开(公告)日：2024-12-13

申请号：CN202411361253.1

申请日：2024-09-27

Applicant: 太原理工大学

Inventor： 李丹丹 ,  董兴旺 ,  郝江洋 ,  赵振宇 ,  王彬

IPC: G06F30/27 ,  G06N3/045 ,  G06F18/214 ,  G06F18/21 ,  G06N3/08 ,  G06F18/22 ,  G06N3/0499 ,  G06Q10/04 ,  G06Q50/26 ,  G06F113/08

Abstract: 本发明属于深度学习技术及大气科学技术领域，具体涉及一种基于iTransformer的表层湍流通量智能预测方法，包括下列步骤：原始通量气象数据获取；通量气象数据处理；构建预测模型；模型训练；模型评估。本发明方法中采用iTransformer模型，首先，嵌入编码方式的更改，通过对时间序列转置，将每个变量在所有时间点下的序列独立地嵌入到一个token中，以此更有效的捕捉通量气象数据中变量之间的相关性；其次，将多变量注意力机制与前馈神经网络职责进行倒置，倒置后的多变量注意力机制职责是捕获变量或时间序列之间的相关性，前馈神经网络职责是对每个时间序列进行编码和解码提取其内部特征，以此达到更好的预测性能。