基于BiGRU-CapsNet与Transformer的双分支短期降雨预测模型
刘瑞
叶成绪
刘冰
青海师范大学计算机学院 西宁 810000;青海师范大学青海省物联网重点实验室 西宁 810000;藏语智能信息处理及应用国家重点实验室 西宁 810000
摘要：近年来各种降雨导致的自然灾害频繁发生,给人们的日常生活带来较大影响,及时准确的短期降雨预测可以提醒人们做好预防措施,然而影响短期降雨的天气因素多且变化快,难以对其进行准确预测.对此提出一种基于BiGRU-CapsNet与Transformer的双分支短期降雨预测模型,将预处理好的数据分别输入BiGRU-CapsNet与Transformer进行特征提取,然后将提取的特征融合后输入到全连接层进行短期降雨预测.实验结果表明,所提模型在准确率、精准率、F1分数等评价指标均取得较好的结果,能够对短期降雨进行较准确预测.
关键词：深度学习BiGRUCapsule NetworkTransformer短期降雨预测
分类号：O141.4(数理逻辑、数学基础)
资助基金：青海省物联网重点实验室资助(2022-ZJ-Y21)
论文发表日期：2025-07-20
在线出版日期：2025-09-25（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：6( 1862-1867 )
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