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摘要：本发明公开了极端天气预测模型的训练方法，极端天气预测模型包括扩散模型，扩散模型包括正向扩散模块和反向扩散模块，训练方法包括：确定用于训练的初步预测天气样本和其对应的预测标签；通过初步预测天气样本和预测标签对扩散模型进行训练，包括：通过正向扩散模块对初步预测天气样本添加噪声数据，得到噪声天气融合数据；通过反向扩散模块对噪声天气融合数据还原至预测天气还原样本，得到预测噪声数据；根据噪声数据与预测噪声数据确定损失函数；根据损失函数、预测天气还原样本和预测标签训练扩散模型，得到训练完成的极端天气预测模型。训练出的模型预测更准确。本发明还公开了训练装置、极端天气预测方法及装置、电子设备和可读存储介质。
主权项：1.一种极端天气预测模型的训练方法，其特征在于，所述极端天气预测模型用于对极端天气进行预测，所述极端天气预测模型包括扩散模型，所述扩散模型包括正向扩散模块和反向扩散模块，所述极端天气预测模型的训练方法包括：确定用于训练所述极端天气预测模型的初步预测天气样本和所述初步预测天气样本对应的预测标签；通过所述初步预测天气样本和所述预测标签对所述扩散模型进行训练，具体包括：通过所述正向扩散模块对所述初步预测天气样本添加噪声数据，以使所述初步预测天气样本成为噪声天气融合数据；通过所述反向扩散模块对所述噪声天气融合数据还原至预测天气还原样本，得到预测噪声数据；根据添加的所述噪声数据与所述预测噪声数据确定损失函数；根据所述损失函数、所述预测天气还原样本和所述预测标签训练所述扩散模型以更新所述扩散模型的参数，直至满足预设训练条件，得到训练完成的所述扩散模型，从而得到训练完成的所述极端天气预测模型。
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百度查询： 复旦大学 极端天气预测模型训练方法和极端天气预测方法及装置
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