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光熙论坛(第99期)面向大气参量预测的图神经网络模型及算法研究

来源: 作者:发布时间:2024-05-09阅读:

讲座人:徐光宁 博士生

题目:面向大气参量预测的图神经网络模型及算法研究

时间:2024年5月9日 19:00 – 20:00

地点:L612

讲座内容:

大气参量预测对现代社会的发展具有举足轻重的影响,其预测准确性不仅影响着自然灾害的防范和减灾工作,还可以左右我国的农业、交通、能源等多个关键领域的发展。精准的大气参量预测能够为政府部门提供决策支持,助力社会经济的稳健运行。因此,深入研究大气参量预测任务,对于提升我国防灾减灾能力、推动社会经济可持续发展具有重要意义。最近Nature 的一项新研究发现大气参量具有长程空间相关性,而根据地理第一定律,大气参量又具有短程空间相关性。为了学习这种复杂的长短程空间相关性,报告人提出了一种融合图卷积算子与空间卷积算子的新型卷积算子以在一次卷积中同时学习到长程与短程的空间相关性。同时,报告人还对该算子进行了理论分析以挖掘该算子的本质特征。最后,所提方法在多种真实大气参量的预测中验证了其有效性。


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