【发明授权】202411126789.5 一种基于注意力机制网络的全球气象要素分析的方法

2 月 20, 2025 | 授权案例

申请/专利权人：安徽正弦空间科学技术有限公司申请日：2024-08-16
发明/设计人：何善宝;朱进洲;朱宏民;林生富;张新;尹辉;马昊燃公开（公告）日：2025-01-21
代理机构：安徽思尔六知识产权代理事务所(普通合伙)公开（公告）号：CN118643309B
代理人：范东东主分类号：G06F18/211
地址：230000 安徽省合肥市高新区望江西路900号中安创谷科技园一期A3A4栋4层424室分类号：G06F18/211;G06F18/241;G06F18/25;G06N3/045;G01W1/10;G06F123/02
专利状态码：有效-授权优先权：
法律状态：2025.01.21#授权   2024.10.01#实质审查的生效   2024.09.13#公开   
摘要：本发明涉及气象技术领域，公开了一种基于注意力机制网络的全球气象要素分析的方法，包括以下步骤，以等距间隔的经纬度网格方式对作物区域进行网格化，为每个网格节点初始化气象要素数据；将网格节点初始化的气象要素数据编码成气象要素特征；确定目标网格节点的一跳和二跳邻居节点集合，使用注意力机制对邻居节点的气象信息进行加权求和，计算获得注意力系数；根据计算获得的注意力系数对目标网格节点的气象要素特征进行更新，生成目标网格节点的表征向量；将目标网格节点的表征向量应用到气象预测模型中；本发明通过注意力机制能够聚焦于对预测目标有最大贡献的邻近网格节点，从而提高了局部区域天气预测的精度。
主权项：1.一种基于注意力机制网络的全球气象要素分析的方法，其特征在于，包括以下步骤：/n步骤101，将作物区域按照经纬度网格方式均分成多个地块，采集所有地块的土壤湿度数据、作物区域的作物生长状态数据和作物区域的天气状态数据，地块的土壤湿度数据包括该地块上所有的土壤湿度传感器的平均湿度值，作物区域的作物生长状态数据包括作物高度和叶面积指数，作物区域的天气状态数据包括晴天、雨天、多云和降雨量；/n步骤102，将所有地块的土壤湿度数据编码成土壤湿度特征，将作物区域的作物生长状态数据编码成作物特征，将作物区域的天气状态数据编码成天气状态特征，将土壤湿度特征、作物特征和天气状态特征按顺序拼接获得拼接特征；/n步骤103，将拼接特征输入到灌溉策略模型中，灌溉策略模型输出灌溉策略，灌溉策略包括每个地块的喷灌水量，灌溉策略模型包括隐藏层和输出层，拼接特征输入到隐藏层中，隐藏层输出隐藏特征，隐藏特征输入到输出层中，输出层输出每个灌溉策略的Q值，选择Q值最大的灌溉策略作为输出；/n所述步骤101中的作物区域的天气状态数据的获取方法，包括以下步骤：/n步骤201，以等距间隔的经纬度网格方式对作物区域进行网格化，为每个网格节点初始化气象要素数据，气象要素数据包括地表变量数据和大气变量数据，其中，地表变量数据包括距离水平面2米高度的温度、距离水平面10米高度风的u分量、距离水平面10米高度风的v分量和平均海平面气压，大气变量数据包括距离水平面12千米高度的位势、比湿、温度、风的u分量和风的v分量；/n步骤202，将网格节点初始化的气象要素数据编码成气象要素特征；/n步骤203，确定目标网格节点的一跳和二跳邻居节点集合，使用注意力机制对邻居节点的气象信息进行加权求和，计算获得注意力系数；/n步骤204，根据计算获得的注意力系数对目标网格节点的气象要素特征进行更新，生成目标网格节点的表征向量；/n步骤205，将目标网格节点的表征向量应用到气象预测模型中，预测目标网格节点对应区域的未来天气状态的概率，天气状态包括晴天、雨天、多云和降雨量；/n使用注意力机制对邻居节点的气象信息进行加权求和的计算公式为：/n ；/n其中，表示目标网格节点和第n个网格节点的注意力系数，分别表示目标网格节点和第n个网格节点，表示激活函数，表示自然底数，表示目标网格节点的气象要素特征，表示第n个网格节点的气象要素特征，表示与目标网格节点相连接的网格节点的节点集合，表示对气象信息特征进行拼接操作，表示第一注意力权重矩阵，表示第二注意力权重矩阵，T表示转置；/n更新节点特征的计算公式如下：/n ；/n其中，表示目标网格节点的聚合特征更新后的表征向量，表示常数，取值范围为，表示注意力权重矩阵，表示目标网格节点的气象要素特征，表示注意力系数，表示网格节点的气象信息特征，表示所有连接节点的grid中的节点的集合；/n隐藏层的计算公式如下：/n ；/n其中，表示隐藏特征，表示拼接特征，表示第一权重矩阵，表示隐藏层的偏置系数，表示ReLU函数；/n输出层的计算公式如下：/n ；/n其中，表示每个滴灌策略的Q值，表示隐藏特征，表示ReLU函数，表示第二权重矩阵，表示输出层的偏置参数。/n