一种基于注意力机制的可解释性短临极端降雨预测方法

摘要

本发明提出了一种基于注意力机制的可解释性短临极端降雨预测方法，首先通过随机森林对使用参数进行筛选，然后计算待测站点的标准降水指数(SPI)，将标准降水指数和所选参数组成新的矩阵输入到长短期记忆网络中进行训练，并在神经网络中加入注意力机制，在训练过程中对注意力机制的权重计算进行可视化，最后以3小时为单位，可预测目标地区未来3、6、9、12小时的降雨量，预测过程中使用注意力机制针对短临强降雨的情况进行了优化，提高了模型针对极端天气的预测能力，同时也增强了模型的可解释性。