一种基于深度学习算法的热带气旋轨迹预测方法

本发明涉及一种基于深度学习算法的热带气旋轨迹预测方法，包括：获取待预测遥感图像，进行预处理后载入热带气旋轨迹预测模型中，获取待预测遥感图像中气旋的位置；热带气旋轨迹预测模型包括编码器和解码器，编码器包括相互连接的空间注意模块和第一ConvLSTM结构，解码器包括第二ConvLSTM结构；模型训练过程包括：获取发生热带气旋时的遥感影像，对该影像进行预处理后划分为训练集、验证集和测试集，采用训练集对热带气旋轨迹预测模型进行前向传播和方向参数更新，采用验证集验证模型的泛化能力，采用测试集进行模型性能评估。与现有技术相比，本发明的模型在时间效率上和预测精度上都有很好的提升。且能够处理大量的热带气旋遥感图像和最佳轨迹数据。