一种基于物理规律订正深度学习技术的中长期气象预测系统及方法

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一种基于物理规律订正深度学习技术的中长期气象预测系统及方法
申请号:CN202510237229
申请日期:2025-03-01
公开号:CN120162739A
公开日期:2025-06-17
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于物理规律订正深度学习技术的中长期气象预测系统,包括:高分辨率数据输入模块,多分辨率网络构造模块,基于图神经网络的子图处理模块,线性注意力处理模块,用于将二次计算复杂度降低至线性复杂度高级注意力处理模块,特征融合与自适应融合模块,多层次解码与物理对应区优化订正模型,滚动预报模块,基于DORA的多步训练微调模块。本发明的基于物理规律订正深度学习技术的中长期气象预测系统能够处理多分辨率输入数据,实现高精度、长时效的气象预测。更进一步的,能够实现16天、13公里分辨率的全球天气预报,同时在中国区域实现更高分辨率的精细化预报。
技术关键词
气象预测系统 深度学习技术 多分辨率 神经网络模型 网络处理单元 多尺度特征提取 物理 数据输入模块 解码单元 复杂度 注意力机制 特征提取网络 异构 球面 气象预测方法