基于深度学习MOE-Transformer模型的台风浪波高预测方法

本发明公开了一种基于深度学习MOE‑Transformer模型的台风浪波高预测方法，具体步骤为：该方法步骤如下：采集研究区域历史台风资料，结合中心气压差公式构建虚拟台风数据集；通过Holland台风经验模型及风浪增长关系，处理历史与虚拟台风数据集，获取风场、气压场和有效波高场；以ERA5数据集为基准，用误差模型矫正上述场数据，形成包含气象数据、有效波高场及台风数据的台风时空融合数据库；对MOE‑Transformer模型进行训练和测试，得到台风浪有效波高预测模型用于台风浪波高预测。本方法提升了多任务适应性和泛化能力，提升台风浪波高预测的精度和时效。