基于VMD-CNN-BiLSTM-ATT混合模型的气象干旱预测方法及装置

摘要

本发明属于气象干旱预测技术领域，具体涉及一种基于VMD‑CNN‑BiLSTM‑ATT混合模型的气象干旱预测方法及装置，该方法包括获得历史气象数据，作为输入数据，对输入数据进行变分模态分解，得到若干个本征模态分量IMF，将各个IMF分量分别拆分为训练集和测试集；将训练集的数据输入到卷积神经网络的输入层，计算得到输出矩阵；将池化得到的矩阵作为双向长短期记忆网络的输入，同时从正向和反向处理数据，关注未来时刻与当前时刻的相关关系；在双向长短期记忆网络的输出侧添加注意力机制层，为隐藏层特征向量添加权重，再次计算输出数据，即预测值；对所有CNN‑BiLSTM‑ATT预测值进行重组叠加，得到输出序列。与传统的干旱预测方法相比，本发明的预测误差更小，预测精度和可信度更高。