一种滚动月尺度语义趋势引导的分层融合注意力优化降水预测方法

本发明公开一种滚动月尺度语义趋势引导的分层融合注意力优化降水预测方法，包括以下步骤：步骤a)、数据准备与特征工程步骤；步骤b)、第一阶段语义级趋势辨识步骤；步骤c)、第二阶段语义趋势引导的优化定量降水预测步骤；步骤d)、降水值反演步骤：对步骤c)输出的所述预测分量应用预设非线性函数的反函数，将其转换为实际单位的降水量或降水距平值；本发明解决了现有动力气候模式在次季节到季节降水预报中存在的精度不足、系统性偏差突出，以及现有深度学习方法在处理降水宏观趋势辨识、定量降水预测与趋势协同性不足、以及直接预测降水量时面临训练不稳定性等问题，能够显著提升月尺度降水预测精度和鲁棒性。