【技术实现步骤摘要】
本申请涉及智能处理领域，且更为具体地，涉及一种气象数据时空一体化处理方法及系统。
技术介绍
1、气象数据处理是用于管理和操作气象数据以便进行科学研究或预测。这些数据通常包括温度、湿度、风速、风向、气压、降水等各种气象要素的观测值或模型输出值，气象数据处理为气象预测、气候研究、灾害预警等提供支持。
2、传统气象数据通常依赖于静态的数值气象模型，这些模型通过对大气状态和运动进行数值模拟来进行预测。然而，气象系统是一个复杂的非线性系统，受到多种因素的影响，这种静态预测方法无法充分考虑这种不确定性，导致预测结果的可信度不高。此外，传统气象数据处理方法可能需要耗费大量时间和人力进行数据清洗、整理和分析，效率较低。
3、因此，期望一种气象数据时空一体化处理方案。
技术实现思路
1、为了解决上述技术问题，提出了本申请。本申请的实施例提供了一种气象数据时空一体化处理方法及系统，其通过获取待预测地区的气象数据，并利用基于深度学习神经网络的数据处理和分析算法来对该地区的气象数据进行语义...
【技术保护点】
1.一种气象数据时空一体化处理方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的气象数据时空一体化处理方法，其特征在于，将所述气象数据独热编码向量的序列进行全时域维度编码以得到上下文气象数据语义编码特征向量的序列，包括：将所述气象数据独热编码向量的序列输入基于转换器结构的全时域维度编码器以得到所述上下文气象数据语义编码特征向量的序列。
3.根据权利要求2所述的气象数据时空一体化处理方法，其特征在于，将所述上下文气象数据语义编码特征向量的序列通过基于一维扩展卷积神经网络的局部时域维度强化编码器以得到局部强化气象数据语义编码特征向量的序列，包括：将...
【技术特征摘要】
1.一种气象数据时空一体化处理方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的气象数据时空一体化处理方法，其特征在于，将所述气象数据独热编码向量的序列进行全时域维度编码以得到上下文气象数据语义编码特征向量的序列，包括：将所述气象数据独热编码向量的序列输入基于转换器结构的全时域维度编码器以得到所述上下文气象数据语义编码特征向量的序列。
3.根据权利要求2所述的气象数据时空一体化处理方法，其特征在于，将所述上下文气象数据语义编码特征向量的序列通过基于一维扩展卷积神经网络的局部时域维度强化编码器以得到局部强化气象数据语义编码特征向量的序列，包括：将所述上下文气象数据语义编码特征向量的序列通过所述基于一维扩展卷积神经网络的局部时域维度强化编码器以如下扩展卷积公式进行处理以得到所述局部强化气象数据语义编码特征向量的序列；
4.根据权利要求3所述的气象数据时空一体化处理方法，其特征在于，将所述局部强化气象数据语义编码特征向量的序列进行序列融合以得到气象数据时域自相关融合语义特征，包括：将所述局部强化气象数据语义编码特征向量的序列通过基于自相关注意力网络的序列融合器以得到气象数据时域自相关融合语义特征向量作为所述气象数据时域自相关融合语义特征。
5.根据权利要求4所述的气象数据时空一体化处理方法，其特征在于，将所述局部强化气象数据语义编码特征向量...
【专利技术属性】
技术研发人员：杨晖，余永城，颜东，郑玉兰，杨贤栋，黄飞，林建新，
申请(专利权)人：福建省气象信息中心，
类型：发明
国别省市：
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