一种基于双偏振雷达数据的临近降水预报方法

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一种基于双偏振雷达数据的临近降水预报方法
申请号:CN202411034650
申请日期:2024-07-30
公开号:CN118915073A
公开日期:2024-11-08
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于双偏振雷达数据的临近降水预报方法。主要包括以下步骤:(1)对双偏振雷达基数据和与之时空匹配的降水数据进行预处理;(2)将预处理后的双偏振雷达‑降水数据随机划分为深度学习网络训练所用的训练集和测试集,并对划分好的数据集进行归一化操作;(3)使用训练集对基于双偏振雷达数据的临近降水预报网络进行训练,利用训练好的临近降水预报网络对测试集进行降水预测,得到预测降水数据;(4)将预测后的降水数据与实际观测数据对比进行降水预报检测。本发明实现了对双偏振雷达的多模态数据的高效利用,提供了一种更加准确的临近降水预报方法,具有良好的应用前景。
技术关键词
双偏振雷达 降水预报方法 差分反射率因子 数据 深度学习网络 时间序列信息 滑动平均滤波 笛卡尔坐标系 梯度下降法 协方差矩阵 注意力机制 传播算法 通道 融合特征 滑动窗口