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申请/专利权人：河北科技师范学院
摘要：本发明公开了一种基于多变量相关性的海温长时序预测方法，属于海洋温度时序预测技术领域，包括以下步骤：获取海洋环境因子时序数据；将预处理后的海洋环境因子时序数据输入变量分组模块，分组后的多变量数据作为编码器模块的输入，通过ProbSparseCV自注意力模块进行计算输入到解码器，经过ProbSparseCV自注意力计算输入到特征缩放模块中，特征缩放模块将解码器的输出通过多层感知机缩放到目标维度来完成多变量时序预测。本发明从数据集中多变量间相关性的视角出发构建海温的长时序预测模型，不仅具有较低的复杂度，而且能够提高预测的准确度和可靠性。
主权项：1.一种基于多变量相关性的海温长时序预测方法，其特征在于：包括以下步骤：S1、获取海洋环境因子时序数据，并进行预处理；S2、构建基于多变量相关性的长时序预测模型，所述基于多变量相关性的长时序预测模型包括变量分组模块、ProbSparseCV自注意力模块、编码器、解码器和特征缩放模块；将预处理后的海洋环境因子时序数据输入变量分组模块，分组后的多变量数据经过Embedding、归一化等处理作为编码器模块的输入，通过ProbSparseCV自注意力模块进行计算输入到解码器，解码器的输入由编码器输出和输入序列构成，经过ProbSparseCV自注意力计算输入到特征缩放模块中，特征缩放模块将解码器的输出通过多层感知机缩放到目标维度来完成多变量时序预测；S3、将处理后的海洋环境因子数据作为多变量时序数据集，并将其划分为训练集、验证集和测试集；采用训练集和验证集训练和验证模型，从而获得海温等变量的预测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 河北科技师范学院 一种基于多变量相关性的海温长时序预测方法
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