自注意力变换网络在变电站汛情降水预报中的多源空间数据融合应用.docx

自注意力变换网络在变电站汛情降水预报中的多源空间数据融合应用

目录

一、内容概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

1.1.1变电站防汛安全的重要性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

1.1.2降水预报的必要性及挑战．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

1.2国内外研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

1.2.1自注意力机制研究进展．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

1.2.2多源数据融合技术发展．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

1.2.3水文气象预报方法概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

1.3研究目标与内容．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

1.3.1研究目标．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

1.3.2主要研究内容．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17

1.4技术路线与研究方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17

1.4.1技术路线．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

1.4.2研究方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20

1.5论文结构安排．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

二、相关理论与技术基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23

2.1自注意力机制原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25

2.1.1注意力机制基本概念．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

2.1.2自注意力模型结构．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28

2.1.3自注意力机制优势．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30

2.2多源空间数据融合技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31

2.2.1数据融合基本理论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32

2.2.2多源数据类型及特点．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34

2.2.3数据融合方法分类．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35

2.3变电站汛情降水预报模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．36

2.3.1降水预报模型概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．38

2.3.2传统降水预报方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39

2.3.3基于深度学习的降水预报方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．40

三、基于自注意力变换网络的多源数据融合模型．．．．．．．．．．．．．．．．41

3.1模型总体架构设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．43

3.1.1模型输入层设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．44

3.1.2模型隐藏层设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．46

3.1.3模型输出层设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．46

3.2自注意力机制模块设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．48

3.2.1自注意力权重计算．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．49

3.2.2嵌入层设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．52

3.2.3位置编码设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．53

3.3多源数据融合策略．．．．．．．