基于Transformer的CERN生态观测时序数据通用预测模型研究
文献类型：期刊论文
| 作者 | 郭学兵3,4; 程翔2; 唐新斋4; 张黎1,3,4; 何洪林1,3,4 |
| 刊名 | 大数据
 |
| 出版日期 | 2026-04-10 |
| 卷号 | N/A期号:0页码:1-19 |
| 关键词 | Transformer模型 生态观测 中国生态系统研究网络 长窗口 多站点 多变量 时序数据预测 |
| ISSN号 | 2096-0271 |
| 产权排序 | 1 |
| 英文摘要 | 中国生态系统研究网络（Chinese Ecosystem Research Network，CERN）积累了多站点、多变量、时间跨度超20年的生态系统原位时序观测数据。挖掘利用这些数据开展时序预测建模，可应用于站点数据质控分析、数据插补、实时预警等场景。选取其中两个站点6年的气象、太阳辐射及土壤温湿盐度共36个变量的小时级数据，通过Transformer模型在时序窗口长度、全输入变量自注意力与变量可预测性、多变量与单变量输出模式、多站点融合等方面的研究，实现了120 h长窗口多变量输入，对后续24 h多变量的准确预测，绝大多数可预测变量归一化后的均方根误差介于0.002与0.04之间，决定系数为0.9以上，为建立数据驱动的多站点、多变量时序数据通用预测模型提供了性能优异的新路径。 |
| URL标识 | 查看原文 |
| 源URL | [http://ir.igsnrr.ac.cn/handle/311030/221418]  |
| 专题 | 生态系统网络观测与模拟院重点实验室_中文论文 |
| 通讯作者 | 程翔 |
| 作者单位 | 1.中国科学院大学资源与环境学院 2.中国科学院自动化研究所; 3.国家生态科学数据中心; 4.中国科学院地理科学与资源研究所生态系统网络观测与模拟重点实验室; |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 郭学兵,程翔,唐新斋,等. 基于Transformer的CERN生态观测时序数据通用预测模型研究[J]. 大数据,2026,N/A(0):1-19. |
| APA | 郭学兵,程翔,唐新斋,张黎,&何洪林.(2026).基于Transformer的CERN生态观测时序数据通用预测模型研究.大数据,N/A(0),1-19. |
| MLA | 郭学兵,et al."基于Transformer的CERN生态观测时序数据通用预测模型研究".大数据 N/A.0(2026):1-19. |
入库方式： OAI收割
来源：地理科学与资源研究所
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