基于动态注意力图循环网络的台风多验潮站水位预测方法

AITNT-国内领先的一站式人工智能新闻资讯网站
# 热门搜索 #
基于动态注意力图循环网络的台风多验潮站水位预测方法
申请号:CN202511405706
申请日期:2025-09-29
公开号:CN120995023A
公开日期:2025-11-21
类型:发明专利
摘要
本发明提供一种基于动态注意力图循环网络的台风多验潮站水位预测方法,包括如下步骤:获取台风期间多个验潮站的水位数据与气象数据;对获取的水位数据和气象数据进行时序特征处理,并创建拓扑结构;定义动态图注意力层级聚合网络模型结构,并构建动态注意力图循环网络模型;使用处理后的数据和图拓扑结构对动态注意力图循环网络模型进行训练与优化;通过优化后的动态注意力图循环网络模型对台风过程中未来A小时内的沿岸多验潮站水位进行实时预测。该方法可有效将预测精度与计算效率兼顾,解决预测精度不足与算力浪费问题。
技术关键词
水位预测方法 注意力 时序特征 空间特征提取 动态 邻居 网络模型结构 气象 皮尔逊相关系数 输出特征 门控循环单元 模型预测值 数据 节点特征 滑动窗口方法 线性变换矩阵 双曲正切函数 梯度下降算法
系统为您推荐了相关专利信息
应急避难所 评估系统 区域人口密度 建筑物抗震 动态权重分配
风洞试验模型 皮托管 数据采集设备 壁面剪切应力 摩擦阻力系数
路径规划方法 热成像传感器 激光 零件 热传导方程
归集方法 杆塔 三维空间信息 多通道 图像
母线负荷预测方法 负荷预测模型 训练样本集 注意力机制 序列