CN119494558A 一种基于Vision Transformer神经网络的台风风暴潮漫滩智能预报方法 （南方海洋科学与工程广东省实验室(珠海)）_第1页
CN119494558A 一种基于Vision Transformer神经网络的台风风暴潮漫滩智能预报方法 （南方海洋科学与工程广东省实验室(珠海)）_第2页
CN119494558A 一种基于Vision Transformer神经网络的台风风暴潮漫滩智能预报方法 （南方海洋科学与工程广东省实验室(珠海)）_第3页
CN119494558A 一种基于Vision Transformer神经网络的台风风暴潮漫滩智能预报方法 （南方海洋科学与工程广东省实验室(珠海)）_第4页
CN119494558A 一种基于Vision Transformer神经网络的台风风暴潮漫滩智能预报方法 （南方海洋科学与工程广东省实验室(珠海)）_第5页
已阅读5页，还剩8页未读， 继续免费阅读

下载本文档

版权说明：本文档由用户提供并上传，收益归属内容提供方，若内容存在侵权，请进行举报或认领

文档简介

一种基于VisionTransformer神经网络的Transformer神经网络的台风风暴潮漫滩智能预归一化的数值输入至Visiontransformer神经21.一种基于VisionTransfor获取连续风暴潮水位数据、预报时刻的风场数据；所述风场数据对获取连续风暴潮水位数据、预报时刻的风场数据进行预处理，将预基于训练集，将归一化的数值输入至Visiontransformer神经网基于连续风暴潮水位数据、预报时刻的风场数据利用所述台风风暴2.根据权利要求1所述的一种基于VisionTransformer神经网络的台风风暴潮漫滩智3.根据权利要求1所述的一种基于VisionTransformer神经网络的台风风暴潮漫滩智4.根据权利要求1所述的一种基于VisionTransformer神经网络的台风风暴潮漫滩智所述图像块嵌入层的输出端连接编码层的输入端，所述编码层的输5.根据权利要求4所述的一种基于VisionTransformer神经网络的台风风暴潮漫滩智6.根据权利要求1所述的一种基于VisionTransformer神经网络的台风风暴潮漫滩智将训练集中的图像数据输入至图像块嵌入层，所述图像块嵌入固定大小为10x10的补丁后，使用可训练的线性投影矩阵E将向量化的图像块映射到具有D将所述图像补丁嵌入向量输入到编码层中，经过维度为64的多头注3在经过3个相同的编码层后，输入至卷积层利用1x1的卷积核4一种基于VisionTransforme[0003]本发明的目的在于提供一种基于VisionTransformer的风暴潮漫滩智能预测方[0013]根据上述技术方案，所述Visiontransformer神经网络结构由一个图像块嵌入5块生成的一个对应的D维位置嵌入向量和对应的图像块的嵌入向量相加，得到最终的图像[0023]与现有技术相比，本发明所达到的有益效果是：本发明提出一种基于VisionTransformer的风暴潮漫滩智能预测方法，利用深度学习方法对二维风暴潮漫滩进行较长[0025]图1是本发明基于Visiontransformer神经网络预测台风风暴潮漫滩的结构示6据集应用与训练好的台风风暴潮漫滩智能预报模型中，重复步骤二～步骤四，得到基于VisionTransformer神经网络预测出的台风[0034]将测试集的500个风暴潮漫滩事件与FVCOM数据进行评估(图2)，图2中VIT表示利用本发明得到的台风风暴潮二维漫滩以及增水高度图，图2中FVCOM是指利用FVCOM得到的台风风暴潮二维漫滩以及增水高度图。结果发现本发明模型预测结果和FVCOM数据对比，这大大节省了预报台风风暴潮漫滩的时间成本，并且能够准确地刻画漫滩事件的分布情[0036]Visiontransformer神经网络结构由一个图像块嵌入层、3个编码层和一个卷积7

人人文库> 全部分类> 行业资料 > 信息产业

温馨提示

  • 1. 本站所有资源如无特殊说明，都需要本地电脑安装OFFICE2007和PDF阅读器。图纸软件为CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.压缩文件请下载最新的WinRAR软件解压。
  • 2. 本站的文档不包含任何第三方提供的附件图纸等，如果需要附件，请联系上传者。文件的所有权益归上传用户所有。
  • 3. 本站RAR压缩包中若带图纸，网页内容里面会有图纸预览，若没有图纸预览就没有图纸。
  • 4. 未经权益所有人同意不得将文件中的内容挪作商业或盈利用途。
  • 5. 人人文库网仅提供信息存储空间，仅对用户上传内容的表现方式做保护处理，对用户上传分享的文档内容本身不做任何修改或编辑，并不能对任何下载内容负责。
  • 6. 下载文件中如有侵权或不适当内容，请与我们联系，我们立即纠正。
  • 7. 本站不保证下载资源的准确性、安全性和完整性, 同时也不承担用户因使用这些下载资源对自己和他人造成任何形式的伤害或损失。

最新文档

评论

0/150

提交评论