一种融合时空特征的中长期降水预测方法

本发明公开了一种融合时空特征的中长期降水预测方法，采用的预测模型为膨胀因果卷积神经网络(DC‑CNN)和双向长短期记忆(BiLSTM)网络相结合的融合预测模型，采用该融合预测模型来进行降水预测；DC‑CNN捕捉到原始时间序列中的空间信息，并将其用于后续的预测任务；BiLSTM有效地处理序列数据的时间依赖，并对时间序列进行建模和预测。DC‑CNN‑BiLSTM模型通过DCNN和BiLSTM两个网络之间的相互协作，可以有效地提高降水预测的精度和稳定性。