摘要
本发明公开一种雷达回波定量降水的估测方法,包括:获取历史回波数据,对所述历史回波数据进行去噪和归一化处理得到训练样本;基于Z‑R经验公式、残差网络和Transformer算法构建雷达回波定量降水估测模型;通过所述训练样本对所述雷达回波定量降水估测模型进行训练;将待预测的回波数据输入至训练完成的雷达回波定量降水估测模型得到降水估测数据。本发明利用Z‑R经验公式为模型提供了先验知识,增强了模型的泛化能力。通过Transformer网络的引入使得模型能够充分挖掘雷达回波数据中的时空动态特征,为气象预报提供了更丰富的信息,有效捕捉时空特征。通过采用可替换的数据预处理方法、特征融合方式和网络结构,具有较强的适应性,提高了灵活性和适应性。
技术关键词
估测方法
计算机可读指令
回波特征
残差网络
反射率
气象雷达
数据预处理方法
样本
算法
雷达回波数据
子模块
计算机设备
处理器
注意力机制
网络结构
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快速检测方法
人造革
光谱分析
融合特征
多维度特征提取
土地资源管理
数据分析系统
纹理
子模块
遥感数据分析技术
宠物机器人
人机交互方法
时间段
电子设备
计算机可读指令