【摘 要】
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台风轨迹的准确预测对于减少台风灾害及风险评估意义重大。本文提出了一种基于双注意力机制的台风轨迹预测模型(Dual-Attention-Encoder-Decoder),首先根据台风轨迹数据计算台风轨迹的变化曲率,将台风曲率序列与台风轨迹序列一同作为预测模型的特征输入,充分考虑了台风轨迹中隐藏的转向、偏折信息;然后构建双注意力机制增强的编码器-解码器网络(Encoder-Decoder)作为预测模型,利用特征注意力机制和时间注意力机制分别对模型输入和隐藏状态进行权重分配,能够学习输入特征和预测目标之间的关系
【机 构】
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上海海洋大学信息学院,上海电力大学
【基金项目】
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海洋大数据分析预报技术研发基金(2016YFC1401902),上海市科委地方能力建设项目(20050501900)。
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台风轨迹的准确预测对于减少台风灾害及风险评估意义重大。本文提出了一种基于双注意力机制的台风轨迹预测模型(Dual-Attention-Encoder-Decoder),首先根据台风轨迹数据计算台风轨迹的变化曲率,将台风曲率序列与台风轨迹序列一同作为预测模型的特征输入,充分考虑了台风轨迹中隐藏的转向、偏折信息;然后构建双注意力机制增强的编码器-解码器网络(Encoder-Decoder)作为预测模型,利用特征注意力机制和时间注意力机制分别对模型输入和隐藏状态进行权重分配,能够学习输入特征和预测目标之间的关系
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