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申请/专利权人：重庆邮电大学
摘要：本发明涉及深度学习技术领域，特别涉及一种基于深度学习技术的风速与温度预测方法，包括：获取气象平台的风速与温度数据，并对数据进行缺失值填充处理；构建属性集，并对属性集中的数据进行映射处理；构建自适应属性交互图神经网络；对数据中的风速指标和温度指标进行初始化，并分别标记为Y1和Y2；将映射后的属性特征、Y1和Y2输入到自适应属性交互图神经网络中进行交互拼接，得到总的特征向量；将总的特征向量通过CVAE网络映射到标签对应的潜在语义空间中，得到映射后的特征空间向量；将映射后的特征空间向量输入到训练后的DNN网络中，得到风速与温度预测结果；本发明的方法能够捕捉到风速与温度数据的深层次特征和复杂关系。
主权项：1.一种基于深度学习技术的风速与温度预测方法，其特征在于，包括：获取电气象平台的风速与温度数据，并对数据进行缺失值填充处理；根据填充后的数据构建属性集，并对属性集中的数据进行映射处理；构建自适应属性交互图神经网络；对数据中的风速指标和温度指标进行初始化，并分别标记为Y1和Y2；将映射后的属性特征、Y1和Y2输入到自适应属性交互图神经网络中进行交互，将交互后的特征进行拼接，得到总的特征向量；将总的特征向量通过CVAE网络映射到标签对应的潜在语义空间中，得到映射后的特征空间向量；将映射后的特征空间向量输入到训练后的DNN网络中，得到气象平台的风速与温度预测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 重庆邮电大学 一种基于深度学习技术的风速与温度预测方法
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