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申请/专利权人：国家超级计算深圳中心(深圳云计算中心)

摘要：本发明公开了一种基于Transformer‑IRB的短临降雨预测方法、装置和存储介质，方法包括：将雷达回波图像进行预处理，将预处理之后的连续的M帧雷达回波图像送入预先构建并训练好的基于Transformer‑IRB的短临降雨预测模型以得到N帧雷达回波图像，短临降雨预测模型包括块嵌入模块、特征提取模块、解码模块，块嵌入模块提取连续的多帧雷达回波图的嵌入特征并加上位置编码后送入特征提取模块，特征提取模块采用若干具有多头注意力层的Transformer‑倒置残差块模块构成编码器对输入的嵌入特征进行特征提取后送入解码模块，解码模块对输入进行解码得到连续多帧雷达回波图，本发明得以更好拟合雷达回波图序列中长范围时空范围的降雨演变过程，提升预测精度。

主权项：1.一种基于Transformer-IRB的短临降雨预测方法，其特征在于，所述方法包括：将雷达回波图像进行预处理；将预处理之后的连续的M帧雷达回波图像送入预先构建并训练好的基于Transformer-IRB的短临降雨预测模型以得到N帧雷达回波图像作为短临降雨预测结果，其中，N大于M，所述短临降雨预测模型包括块嵌入模块、特征提取模块、解码模块，所述块嵌入模块提取连续的多帧雷达回波图的嵌入特征并加上位置编码后送入特征提取模块，特征提取模块采用若干具有多头注意力层的Transformer-倒置残差块模块构成编码器对输入的嵌入特征进行特征提取后送入所述解码模块，所述解码模块对输入进行解码得到连续多帧雷达回波图作为预测结果；所述Transformer-倒置残差块模块包括多头注意力层、两个层归一化层、序列到图层、两个逐点卷积层、一个深度可分离卷积层、图到序列层；其中，所述Transformer-倒置残差块模块接收上一模块输出的特征嵌入送入第一个层归一化层，第一个层归一化层的输出依次经由所述多头注意力层处理、第二个层归一化层、序列到图层、第一个逐点卷积层送入深度可分离卷积层，且第一个逐点卷积层的输出、深度可分离卷积层的输出相加后送入第二个逐点卷积层，第二个逐点卷积层的输出送入图到序列层，所述图到序列层的输出与第一个层归一化层的输入相加后送入下一模块；其中，第一个逐点卷积层、深度可分离卷积层采用GeLU激活函数进行非线性映射，第二个逐点卷积层进行线性映射，序列到图层将嵌入特征序列按空间位置转换为特征图。

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权利要求：

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