公开(公告)号：CN117688978A

公开(公告)日：2024-03-12

申请号：CN202311722662.5

申请日：2023-12-13

Applicant: 中国地质大学(武汉)

Inventor： 于男 ,  胡昌宏 ,  万龙图 ,  王镜欢 ,  万泽莹 ,  李金泽

IPC: G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/096 ,  G06F18/25 ,  G06Q50/26

Abstract: 本申请提供了一种融合多源数据的ENSO事件时空预测方法，涉及ENSO预测领域，包括：通过迁移学习技术对获取的历史模拟数据进行扩展；获取观测数据并进行扩展；构建基于自注意力机制的卷积长短期记忆神经网络，通过扩展后的历史模拟数据，对卷积长短期记忆神经网络进行预训练；通过扩展后的观测数据，对预训练后的卷积长短期记忆神经网络进行训练，输出预测结果；通过预测结果，调整卷积长短期记忆神经网络的参数；获取待预测的观测数据，通过训练后的卷积长短期记忆神经网络对待预测的观测数据进行预测，实现对未来时间的ENSO指数预测。通过迁移学习技术对海洋数据和大气数据进行扩展，完善样本数据，在保证预测结果准确性的条件下提高了预测时效。