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利用地理空間和時(shí)間信息GNN-Transformer在MJO預(yù)測中的應(yīng)用

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摘要： 針對目前深度學(xué)習(xí)在極端天氣現(xiàn)象Madden-Julian振蕩（MJO）預(yù)測任務(wù)中表現(xiàn)欠佳的問題， 提出一種基于動態(tài)圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與Transformer結(jié)合的時(shí)序預(yù)測模型. 首先， 將地球海

陸二維網(wǎng)格映射到圖結(jié)構(gòu)的節(jié)點(diǎn)上， 并提出利用多重注意力混合海陸掩碼的方法進(jìn)行節(jié)點(diǎn)篩選； 其次， 使用基于（剩余9756字）

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