一种基于雷达回波图和注意力增强的短临降雨预测方法

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一种基于雷达回波图和注意力增强的短临降雨预测方法
申请号:CN202410985868
申请日期:2024-07-22
公开号:CN118938356A
公开日期:2024-11-12
类型:发明专利
摘要
本发明提出一种基于雷达回波图和注意力增强的短临降雨预测方法。包括一:收集雷达回波图,分为训练集样本和测试集样本;包括二:使用训练集样本训练预测递归神经网络模型,连续N帧的雷达回波图输入网络模型中得到N个隐藏状态;包括三:构建N‑1对来自不同时间步的隐藏状态;包括四:计算隐藏状态之间注意力加权矩阵;包括五:当前时间步的隐藏状态卷积后和注意力加权矩阵相加输出新的隐藏状态;包括六:将新的隐藏状态作为预测递归神经网络模型最后输出的隐藏状态;包括七:将训练集样本训练好后得到的预测递归神经网络模型保存;包括八:将测试集样本中连续N帧雷达回波图输入预测递归神经网络模型中外推出M帧的雷达回波图。
技术关键词
递归神经网络模型 降雨预测方法 注意力 训练集 样本 雷达回波数据 矩阵 存储单元 序列 反射率 指标 像素 线性 误差 图像
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