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申请/专利权人：广东省气象台(南海海洋气象预报中心、珠江流域气象台)
摘要：本发明公开了基于SFGAN‑ARPredRNN模型和多层雷达数据的短时强降水分钟级预报方法，涉及天气预报技术，针对现有技术中雷达回波逐渐衰减的难题提出本方案。对PredRNN模型嵌入时间注意力模块和层间注意力模块，增加历史关键信息补充多层雷达的原始输入信息，并增加残差结构得到ARPredRNN模型；将所述ARPredRNN模型基于序列信息和每帧图片生成对抗网络，得到所述SFGAN‑ARPredRNN模型；最后利用所述SFGAN‑ARPredRNN模型对短时强降水作分钟级定量的预报。优点在于，促进了雷达回波随时间逐渐衰减难题的解决。分类分季构建短时强降水雷达回波预报模型，差异化训练模型。提升短时强降水的预报效果。在线训练，实时修正强降水雷达回波预报。
主权项：1.基于SFGAN-ARPredRNN模型和多层雷达数据的短时强降水分钟级预报方法，其特征在于，对PredRNN模型嵌入时间注意力模块和层间注意力模块，增加历史关键信息补充多层雷达的原始输入信息，并增加残差结构得到ARPredRNN模型；将所述ARPredRNN模型基于序列信息和每帧图片生成对抗网络，得到所述SFGAN-ARPredRNN模型；最后利用所述SFGAN-ARPredRNN模型对短时强降水作分钟级定量的预报；所述ARPredRNN模型包括TAM模块用于捕捉不同时间帧的注意力，还包括LAM模块用于捕捉不同层间的注意力；所述PredRNN模型设置TAM模块和LAM模块后得到AttST-LSTM模型，模型表达式为： ； ； ； ； ； ； ； ；其中X为当前时次的张量，t为时次，g为加工门、i为更新门、f为遗忘门，W为权重，l为任一层，H为隐藏状态，M为空间记忆特征张量，C为时间记忆特征张量，o为输出门，Q为查询张量、K为键张量、V为值张量，T为TAM的代称，S为LAM的代称。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 广东省气象台(南海海洋气象预报中心、珠江流域气象台) 基于SFGAN-ARPredRNN模型和多层雷达数据的短时强降水分钟级预报方法
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