基于深度学习技术的降水预报方法、系统和电子设备

本发明公开了一种基于深度学习技术的降水预报方法、系统和电子设备，涉及人工智能应用领域，方法包括：构建包括编码器、时空特征融合模块和解码器的深度学习模型，编码器用于获取预设多气象变量数据的初始空间特征；时空特征融合模块用于获取预设多气象变量数据的全局特征的局部特征并进行融合，得到时空特征；解码器用于：根据时空特征进行降水预报；对深度学习模型进行训练，得到降水预报模型；基于预设区域的多气象变量数据，利用降水预报模型进行降水预报，得到预设区域的降水预报结果。本发明能够提升预报准确性与时效性，满足降水预报高要求。