一种基于深度学习对强对流的识别与预报的方法

本发明涉及气象学技术领域，公开了一种基于深度学习对强对流的识别与预报的方法，该方法首先构建强对流识别模型和预报模型，分别用于特征分类和预测天气发生时间、地点及强度。通过深度学习算法对两模型进行训练，并利用其残差构建残差拟合模型以修正预报结果。结合实时及历史气象数据，该方法能生成准确的强对流天气识别与预报，有效弥补传统方法的局限，提高预报精度和及时性，对防灾减灾及保障社会经济稳定发展具有重要价值。