2</sup>) 降至 O(nlog(n)) ，顯著提升了計算效率.在CMIP6數(shù)據(jù)集上進行了預(yù)訓(xùn)練，在SODA數(shù)據(jù)集上進行了遷移學(xué)習，并在GODAS數(shù)據(jù)集上進行了驗證.實驗結(jié)果表明，該模型在 Nino3.4 海表溫度異常預(yù)測中表現(xiàn)優(yōu)異，在20個月的預(yù)測范圍內(nèi)保持較高的相關(guān)性和精度.-龍源期刊網(wǎng)" />

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多頭時空注意力機制在ENSO長期預(yù)測中的應(yīng)用

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關(guān)鍵詞：厄爾尼諾-南方濤動（ENSO）；Nino3.4指數(shù)；Linformer-ST模型；時空預(yù)測中圖分類號：TP391.4 文獻標志碼：A 文章編號：1000-5137（2025）02-0194-07

Abstract：TheElNino-SouthernOscilation（ENSO）wason（剩余9531字）

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