超前一年可靠预测
在数据有限时仍保持高精度，同时输出与动力机制一致的物理可解释结果。
Wu, Song · 李小勇 · 董威 · Bao, Senliang · 王森章 · Zhu, Junxing · Ren, Xiaoli · Shao, Chengcheng
Information Sciences 2025
模型能提供长达12个月的可靠预测，突破传统短期预报的局限。
即使训练数据有限，模型仍能保持高精度预测。
模型输出与既定动力原理一致，避免物理上不合理的结果。
模型设计加速了训练收敛过程，节省计算资源。