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申请/专利权人：清华大学
摘要：本发明提供一种强降水预测方法、装置、电子设备及可读存储介质，其中的方法包括：基于预先训练的降水演变模型，根据历史雷达回波拼图序列，预测得到设定未来时刻的未来雷达回波拼图序列；根据未来雷达回波拼图序列，获取设定未来时刻的强降水预测结果；其中，降水演变模型包括中尺度网络、小尺度网络以及时空辨别器，中尺度网络中融入有平流方程引导的算符。该方法通过将平流方程引导的算符和多层次理论启发的结构融入到数据驱动的人工智能基础模型中，使得到的降水演变模型能够更加准确地预测雨量和位置，不仅解决了强降水预测易消散的问题，还能更好地适应降水演化中的多层次现象，进而提升对强降水的预测精度。
主权项：1.一种强降水预测方法，其特征在于，包括：获取设定历史时刻的历史雷达回波拼图序列；基于预先训练的降水演变模型，根据所述历史雷达回波拼图序列，预测得到设定未来时刻的未来雷达回波拼图序列；根据所述未来雷达回波拼图序列，获取设定未来时刻的强降水预测结果；其中，所述降水演变模型包括中尺度网络、小尺度网络以及时空辨别器，所述中尺度网络中融入有平流方程引导的算符。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 清华大学 强降水预测方法、装置、电子设备及可读存储介质
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