摘要
本申请公开了基于增强型循环神经网络的雷达回波外推方法及系统,方法包括:确定目标区域的雷达回波数据,对雷达回波数据进行预处理;使用雷达回波面覆盖率筛选策略对预处理后的雷达回波数据进行筛选得到高质量的雷达回波数据集;堆叠5层动态卷积时空长短时记忆模块并融合梯度高速公路单元构建增强型预测循环神经网络;将雷达回波数据集中训练样本输入增强型预测循环神经网络进行训练及超参数调整,获得最佳模型;将雷达回波数据集中测试样本输入到所述最佳模型进行图像预测操作,得到雷达回波外推图像。本发明降低虚警率,提升预报精度,尤其在强降水预测上表现优异,为短临降水预报提供技术支持。
技术关键词
雷达回波数据
雷达回波外推方法
循环神经网络模型
覆盖率
动态
双三次插值
策略
模型训练模块
图像处理模块
反射率
参数
样本
训练集
指数
因子
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