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一种融合深度学习和物理机制的海表面温度预测方法,采用深度神经网络模型作为海表面温度预测模型,采集当前时刻的海表面温度作为预测模型的输入,由预测模型输出预测的海表面温度。在预测模型中,经编码器编码得到的海表面温度数据的新表示分别输入到时空卷积模块和物理动力学模块,分别的到从数据中学习到的时空特征和物理约束信息,随后再将所得到的时空特征和物理约束信息传入注意力融合模块进行信息融合与处理,将融合结果传入解码器进行解码,得到最终的预测结果。本发明方法可以在已知过去某一段时间内的海表面温度数据的情况下,实
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号CN117252290A
(43)申请公布日2023.12.19
(21)申请号202310998079.0G06N3/0455(2023.01)
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