一种基于多模态融合和动态加权损失的短临降水预测方法

本发明公开了一种基于多模态融合和动态加权损失的短临降水预测方法。包括以下步骤：首先输入历史雷达和地面站点数据，进行归一化和降采样处理；接着将雷达和地面站点气象要素数据分别输入三层包含上采样和RNN的网络中进行特征编码；然后输入三层包含融合、上采样和RNN的网络进行特征融合与解码。最后在动态加权损失的约束下输出准确的降水预测。该方法实现了对雷达和地面站点气象要素数据的编码、融合和解码。在基于注意力机制的融合网络和动态加权损失的加持下，提高了短临降水预测的准确率，在强降水预测的性能提升更加显著。