利用地理空间和时间信息GNN-Transformer在MJO预测中的应用

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摘要： 针对目前深度学习在极端天气现象Madden-Julian振荡（MJO）预测任务中表现欠佳的问题， 提出一种基于动态图神经网络与Transformer结合的时序预测模型. 首先， 将地球海

陆二维网格映射到图结构的节点上， 并提出利用多重注意力混合海陆掩码的方法进行节点筛选； 其次， 使用基于（剩余9756字）

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