[发明专利]一种基于多元时间序列图神经网络的多步长气象预测方法在审
| 申请号： | 202310299445.3 | 申请日： | 2023-03-24 |
| 公开（公告）号： | CN116559975A | 公开（公告）日： | 2023-08-08 |
| 发明（设计）人： | 朱涛;李俊伟;辛平安;刘思明;徐光林;文玉兴;潘堋;闫文棋;叶志明 | 申请（专利权）人： | 云南电网有限责任公司昆明供电局 |
| 主分类号： | G01W1/10 | 分类号： | G01W1/10;G06N3/042;G06N3/0464;G06N3/045;G06N3/09;G06N3/082;G06F18/25;G06F123/02 |
| 代理公司： | 南京禹为知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 32272 | 代理人： | 陈加宾 |
| 地址： | 650200 云南省昆*** | 国省代码： | 云南;53 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于多元时间序列图神经网络的多步长气象预测方法，包括获取历史数据；对历史数据进行预处理和构造训练数据，并根据预测任务制作监督数据集；根据训练数据训练多元时间序列图神经网络模型；根据多元时间序列图神经网络模型预测未来多步长的多元气象信息。本发明将多元气象信息用图的节点表示，利用图学习层动态地学习各类气象数据间的联系，利用图卷积模块融合节点的特征，充分利用了多元气象信息的特征，并利用时域卷积模块提取时域特征，最终使模型做到多步长预测。在仅依赖历史信息的前提下，本发明的模型可以获得高精度预测效果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 多元 时间 序列 神经网络 步长 气象 预测 方法 | ||
【主权项】：
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