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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 

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申请/专利权人:桂林电子科技大学;南宁桂电电子科技研究院有限公司

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。

主权项:1.一种基于雷达回波图和注意力增强的短临降雨预测方法,其特征在于。该方法包括以下步骤:步骤一:收集雷达回波图,分为训练集样本和测试集样本;步骤二: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;步骤三:构建N-1对来自不同时间步的隐藏状态;步骤四:计算隐藏状态之间注意力加权矩阵;步骤五: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;步骤六: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;步骤七: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;步骤八: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。

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