一种气象预测方法、装置、介质及电子装置与流程

本技术属于量子计算，特别是一种气象预测方法、装置、介质及电子装置。

背景技术：

1、雷达发射脉冲形式的电磁波遇到降水物质时，部分能量会反射回来，形成回波，气象雷达回波图显示了反射电磁波的时间、强度等信息，通过分析历史气象雷达回波图，可以预测未来的气象情况，如降水、风向、风速等。

2、目前，机器学习方法已广泛应用于气象预测领域，利用循环神经网络、长短期记忆网络、生成对抗网络等经典神经网络模型，能够在一定程度上基于实现气象预测。

3、然而，在现有的气象预测网络模型中，当前时间节点的预测结果只取决于当前时间节点输入的气象雷达回波图，无法感知较长时间内的气象变化情况，导致模型对运动信息(降水体或云层的演变趋势、运动路径或速度)的表达能力较差，气象预测的准确度较低。

4、申请内容

5、本技术的目的是提供一种气象预测方法、装置、介质及电子装置，旨在提高气象预测的准确度。

6、本技术的一个实施例提供了一种气象预测方法，所述方法包括：

7、将待预测时间节点前多个时间节点的气象雷达回波图输入至量子运动感知网络，并运行所述量子运动感知网络，得到待预测时间节点的气象雷达回波图，所述量子运动感知网络包括注意力模块和融合模块，所述注意力模块和融合模块中量子变分卷积电路的参数基于所述待预测时间节点前多个时间节点的气象雷达回波图确定；

8、基于所述待预测时间节点的气象雷达回波图确定待预测时间节点的气象预测结果。

9、可选的，所述将待预测时间节点前多个时间节点的气象雷达回波图输入至量子运动感知网络，并运行所述量子运动感知网络，得到待预测时间节点的气象雷达回波图，包括：

10、对待预测时间节点前多个时间节点的气象雷达回波图进行特征提取，得到待预测时间节点前多个时间节点的第0个空间状态；

11、将待预测时间节点前多个时间节点的第0个空间状态输入至所述注意力模块和融合模块并运行，得到待预测时间节点前多个时间节点的最终空间状态；

12、对待预测时间节点前多个时间节点的最终空间状态进行解码，得到待预测时间节点的气象雷达回波图。

13、可选的，所述将待预测时间节点前多个时间节点的第0个空间状态输入至所述注意力模块和融合模块并运行，得到待预测时间节点前多个时间节点的最终空间状态，包括：

14、将第i个时间节点的第0个空间状态和第i个时间节点前部分时间节点的时间状态、空间状态输入至所述注意力模块和融合模块并运行，得到第i个时间节点的最终空间状态，i的初始值为1，第1个时间节点前部分时间节点的时间状态、空间状态为预设值；

15、令i＝i+1，返回执行步骤所述将第i个时间节点的第0个空间状态和第i个时间节点前部分时间节点的时间状态、空间状态输入至所述注意力模块和融合模块并运行；

16、当i＝i时，终止执行，每一次执行得到的所述第i个时间节点的最终空间状态即为待预测时间节点前多个时间节点的最终空间状态，i为待预测时间节点前时间节点的数量。

17、可选的，所述将第i个时间节点的第0个空间状态和第i个时间节点前部分时间节点的时间状态、空间状态输入至所述注意力模块和融合模块并运行，得到第i个时间节点的最终空间状态，包括：

18、将第i个时间节点的第j－1个空间状态和第i个时间节点前部分时间节点的第j个时间状态、第j－1个空间状态输入至所述注意力模块和融合模块并运行，得到第i个时间节点的第j个时间状态、第j个空间状态，j的初始值为1；

19、令j＝j+1，返回执行步骤所述将第i个时间节点的第j－1个空间状态和第i个时间节点前部分时间节点的第j个时间状态、第j－1个空间状态输入至所述注意力模块和融合模块并运行；

20、执行预设次数后，最后一次执行得到的所述第i个时间节点的第j个空间状态即为第i个时间节点的最终空间状态。

21、可选的，所述将第i个时间节点的第j－1个空间状态和第i个时间节点前部分时间节点的第j个时间状态、第j－1个空间状态输入至所述注意力模块和融合模块并运行，得到第i个时间节点的第j个时间状态、第j个空间状态，包括：

22、将第i个时间节点的第j－1个空间状态和第i个时间节点前部分时间节点的第j个时间状态、第j－1个空间状态输入至所述注意力模块并运行，得到第i个时间节点的第j个聚合时间状态；

23、将第i个时间节点的第j个聚合时间状态、第j－1个空间状态和第i个时间节点前部分时间节点的第j－1个空间状态输入至所述融合模块并运行，得到第i个时间节点的第j个时间状态、第j个空间状态。

24、可选的，所述量子变分卷积电路包括编码电路和变分电路，所述编码电路包括作用于每个量子比特上的第一单量子逻辑门，所述变分电路包括作用于每两个量子比特上的子电路，所述子电路包括作用于每个量子比特上的第二单量子逻辑门、第三单量子逻辑门和作用于两个量子比特上的多量子逻辑门，所述第二单量子逻辑门的参数基于训练确定，所述变分电路用于对量子比特进行变分量子编码。

25、可选的，所述注意力模块包括的量子变分卷积电路中，编码层用于将第i个时间节点的第j－1个空间状态和第i个时间节点前部分时间节点的第j个时间状态、第j－1个空间状态加载至量子比特，所述第一单量子逻辑门的参数基于第i个时间节点的第j－1个空间状态和第i个时间节点前部分时间节点的第j个时间状态、第j－1个空间状态确定。

26、可选的，所述融合模块包括的量子变分卷积电路中，编码层用于将第i个时间节点的第j个聚合时间状态、第j－1个空间状态和第i个时间节点前部分时间节点的第j－1个空间状态加载至量子比特，所述第一单量子逻辑门的参数基于第i个时间节点的第j个聚合时间状态、第j－1个空间状态和第i个时间节点前部分时间节点的第j－1个空间状态确定。

27、可选的，所述第i个时间节点前部分时间节点包括第i-τ至第i-1个时间节点，τ为预设值且1<τ<i。

28、可选的，所述量子运动感知网络还包括编码器和解码器，所述编码器用于对待预测时间节点前多个时间节点的气象雷达回波图进行特征提取，得到待预测时间节点前多个时间节点的第0个空间状态；所述解码器用于对待预测时间节点前多个时间节点的最终空间状态进行解码，得到待预测时间节点的气象雷达回波图；所述编码器和解码器均包括所述量子变分卷积电路。

29、可选的，所述得到第i个时间节点的第j个时间状态、第j个空间状态之后，所述方法还包括：将第i个时间节点的第j个空间状态和第i个时间节点的第j－1个空间状态相加，得到新的所述第i个时间节点的第j个空间状态。

30、本技术的又一实施例提供了一种气象预测装置，所述装置包括：

31、运行模块，用于将待预测时间节点前多个时间节点的气象雷达回波图输入至量子运动感知网络，并运行所述量子运动感知网络，得到待预测时间节点的气象雷达回波图，所述量子运动感知网络包括注意力模块和融合模块，所述注意力模块和融合模块中量子变分卷积电路的参数基于所述待预测时间节点前多个时间节点的气象雷达回波图确定；

32、确定模块，用于基于所述待预测时间节点的气象雷达回波图确定待预测时间节点的气象预测结果。

33、本技术的又一实施例提供了一种存储介质，所述存储介质中存储有计算机程序，其中，所述计算机程序被设置为运行时执行上述任一项中所述的方法。

34、本技术的又一实施例提供了一种电子装置，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器被设置为运行所述计算机程序以执行上述任一项中所述的方法。

35、本技术提供了一种量子运动感知网络，利用量子运动感知网络中的注意力模块处理空间状态和时间状态，得到聚合时间状态，并利用融合模块进一步处理空间状态和聚合时间状态，使得量子运动感知网络能够有效地表达较长时间内的运动信息；同时，本技术基于变分量子算法构建量子变分卷积电路中的含参量子逻辑门，得益于量子态的量子叠加和量子纠缠特性，相比于传统计算方法，能够提供更强大的计算能力，并可以通过迭代更新含参量子逻辑门的参数，从而对运动信息进行精确的建模；与现有的气象预测网络相比，本技术实施例提供的气象预测方法极大地提高了气象预测的准确度。

技术实现思路