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GMG：一种基于全局聚焦与运动引导的天气预报模型
ID：668 View Protection：ATTENDEE Updated Time：2025-04-01 17:30:59 Hits：694 Oral Presentation

Start Time：2025-04-19 17:10（Asia/Shanghai）

Duration：10min

Session：S1-3 专题1.3 人工智能在大气海洋中的应用 » S1-3专题1.3 人工智能在大气海洋中的应用

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Abstract
近年来气象预测受到广泛关注，但受限于气象数据的快速变化以及潜在的遥相关，如何精准预测仍然存在挑战。目前的时空预测模型主要依靠卷积操作或滑动窗口进行提取，而受限于卷积核于滑动窗口大小，气象数据存在的潜在遥相关特征可能难以被提取识别。此外气象数据通常关注非刚体，其运动过程伴随着难以预测的形变过程，这也增加了预测的难度。在本文中，我们提出了GMG模型以改善上述的两大核心问题，其中核心组件Global Focus Module用于提升模型的全局感受野，Motion Guided Module以适应非刚体的增长或消散过程，经过广泛的评估，我们的方法在多种复杂任务中表现出竞争力，这为提升复杂时空数据预测性能提供了一种全新的解决思路。
 
Keywords
天气预报,深度学习,视频预测
Speaker
杜羽皓
研究生 兰州大学大气科学学院

Submission Author
杜羽皓 兰州大学大气科学学院
张健恺 兰州大学大气科学学院
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Important Date

  • Conference Date

    Apr 17

    2025

    to

    Apr 21

    2025

  • Apr 10 2025

    Draft paper submission deadline

  • Apr 28 2025

    Registration deadline

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