摘要
本发明实施例公开了一种降雨滚动预测方法、装置、电子设备及存储介质,其中方法包括:获取历史气象数据并进行预处理,获得样本数据;构建ConvLSTM模型,利用所述样本数据对所述ConvLSTM模型进行预训练,获得训练好的预测模型;通过无迹卡尔曼滤波对所述训练好的预测模型的预测状态进行校正,利用校正结果动态调整模型参数;在滚动预测过程中,动态调整时间序列窗口并重复执行预测‑校正‑更新循环,实现所述模型参数的在线优化;根据预测误差动态调整阈值,当误差超出设定阈值时触发模型重新训练;可以实现预测与模型训练的同步进行与滚动更新,大幅提高降雨预测的精度和时效性。
技术关键词
历史气象数据
无迹卡尔曼滤波
预测误差
校正
动态
协方差矩阵
样本
更新网络参数
模型训练模块
电子设备
处理器
在线
插值方法
序列
预测装置
度量
可读存储介质
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