申请/专利权人：哈尔滨工业大学(威海)

申请日：2023-11-16

公开（公告）日：2024-03-19

公开（公告）号：CN117237781B

主分类号：G06V10/80

分类号：G06V10/80;G06V10/82;G06N3/0442;G06N3/0464;G06N3/045;G06N3/08

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.03.19#授权;2024.01.02#实质审查的生效;2023.12.15#公开

摘要：本申请提供了一种基于注意力机制的双元素融合时空预测方法，其解决了现有的时空预测方法的预测精度不够的技术问题；包括使用双元素输入模块，对双元素数据进行标准化处理，消除数据各维度之间的数量级差异，使数据能够被缩放到标准区间范围；使用3D卷积模块，提取元素隐藏的时间和空间信息；使用注意力融合模块，融合双元素之间的时间和空间特征，并为预测的海洋要素重新分配特征权重；使用卷积长短期记忆模块，捕获时间序列依赖关系，转换生成目标长度的预测特征矩阵；使用单元素预测输出模块，将预测特征矩阵映射到输出空间，再通过反标准化，将预测结果可视化。本申请广泛应用于海洋要素时空预测技术领域。

主权项：1.一种基于注意力机制的双元素融合时空预测方法，其特征在于，包括：使用双元素输入模块，对双元素数据进行标准化处理，消除数据各维度之间的数量级差异，使数据能够被缩放到标准区间范围；使用3D卷积模块，提取元素隐藏的时间和空间信息；使用注意力融合模块，融合双元素之间的时间和空间特征，并为预测的海洋要素重新分配特征权重；使用卷积长短期记忆模块，捕获时间序列依赖关系，转换生成目标长度的预测特征矩阵；使用单元素预测输出模块，将预测特征矩阵映射到输出空间，再通过反标准化，将预测结果可视化；其中，双元素包括以SST作为的元素1，以SLA或SSW作为的元素2；所述注意力融合模块的实现过程包括：元素1通过维度置换Transpose，将数据的第1维和第4维置换，得到元素1的隐藏信息Hi；元素2通过连续的元素融合Add、relu激活函数、Conv3D_A单元、sigmoid激活函数和维度置换Transpose得到双元素的相关性特征权重；通过位置乘法Multiply计算相关性特征权重和隐藏信息Hi的逐元素间的乘积，得到元素1的新特征Xi，它的数据形状为1,40,rows,cols,timesteps。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 哈尔滨工业大学(威海) 一种基于注意力机制的双元素融合时空预测方法

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