En las regiones costeras, la predicción precisa de la marea de tormenta es crucial para una gestión efectiva de desastres y la mitigación de riesgos. Este estudio presenta un análisis comparativo entre BALSSA (Arquitectura LSTM basada en atención bidireccional para la marea de tormenta) y el modelo numérico de marea de tormenta de la Agencia Meteorológica de Japón (JMA), centrándose en la marea de tormenta inducida por Saola en Macao, septiembre de 2023. Para entrenar y evaluar el modelo, aprovechamos un extenso conjunto de datos que comprende información meteorológica y de niveles de marea de más de 80 ocurrencias de tifones en Macao durante el período de 2017 a 2023. Los resultados proporcionan evidencia de la efectividad de BALSSA para capturar la compleja dinámica espaciotemporal de las mareas de tormenta, con un tiempo de anticipación de hasta 72 horas, como lo refleja su MAE de 0.019 y RMSE de 0.024. Demuestra una precisión confiable en la predicción de la magnitud, el momento y la extensión espacial de la marea de tormenta, lo que podría contribuir a advertencias más precisas y oportunas para las comunidades costeras. Además, la característica de asimilación de datos en tiempo real de BALSSA garantiza información actualizada, alineada con las últimas observaciones, lo cual es esencial para una preparación y respuesta de emergencia efectivas. Las cuadrículas de alta resolución mejoran la evaluación de riesgos, destacando el potencial de BALSSA para advertencias tempranas, planificación de emergencias y gestión de riesgos costeros. Este estudio contribuye con valiosos conocimientos al campo más amplio de la predicción de mareas de tormenta, guiando los procesos de toma de decisiones y apoyando el desarrollo de estrategias efectivas para mejorar la resiliencia costera.