[发明专利]一种基于深度学习的云层变化趋势预测方法

摘要

本发明公开了一种基于深度学习的云层变化趋势预测方法，将从地面站采集的云图序列做数据预处理；按地面站上空的云层状况将云图序列数据分类，并确定训练集、验证集和测试集。基于卷积‑长短期记忆网络搭建深度预测网络模型，深度预测网络模型包括预测网络层、时间切片全连接层和全连接层，对深度预测网络模型训练，将训练集喂入深度预测网络模型进行模型的线下训练。本发明减小了计算开销，增加模型与待预测云层图像序列的时间相关性，使预测未来一段时间内地面站上空的云层变化趋势的准确度更高，从而为实现星地激光通信的不间断传输提供重要保障。