摘要
本发明公开了一种基于多尺度可变形注意力机制及双域优化策略的雷达回波外推方法,通过多尺度天气雷达图像块分割及融合策略实现不同空间尺度回波上下文信息的充分利用;通过多头可变形注意力机制以空间自适应方式计算注意力权重,使模型重点关注强降雨区域演化特征,改善现有方法低估强降雨预测强度和覆盖范围问题。此外,我们引入一种双域(雷达回波图像域以及雷达回波图像频域)优化策略,即除了常见雷达回波图像域回归损失函数(如均方误差损失函数)外,额外引入图像频域正则化损失以及频域对抗损失函数,通过进一步缩小预测回波图像和真值回波图像之间的频域差异来解决现有方法仅采用图像域损失函数所带来的模糊预测问题。
技术关键词
雷达回波外推方法
注意力机制
外推模型
多尺度
雷达回波图像
编码器
解码器
图像块
感知损失函数
序列
阶段
样本
演化特征
融合策略
图像分割
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知识图谱路径
混合检索方法
双向注意力机制
实体
检索系统
卷积神经网络模型
多尺度神经网络
字典学习算法
点扩散函数
维纳滤波方法
网格
数字化管理方法
数字化管理平台
状态预测器
管理主体
大语言模型
路径规划方法
蒙特卡洛树搜索
分子
阶段
多传感器
机械设备状态监测
传感器网络层
低信噪比数据
三维卷积神经网络