基于CBAM-DSC-UNet模型的時(shí)空風(fēng)速預(yù)測(cè)算法

打開文本圖片集

摘 要：針對(duì)時(shí)空風(fēng)速預(yù)測(cè)任務(wù)通常使用的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）聯(lián)合建模方法中空間信息損失的問(wèn)題，提出一種基于CBAM-DSC-UNet模型的時(shí)空風(fēng)速預(yù)測(cè)算法，用于提升空間信息利用率與模型預(yù)測(cè)精度。該算法將時(shí)空風(fēng)速預(yù)測(cè)問(wèn)題視為視頻預(yù)測(cè)問(wèn)題，在提取時(shí)空相關(guān)性的同時(shí)保持空間信息，進(jìn)而直接輸出未來(lái)多步的空間風(fēng)速矩陣。（剩余17254字）