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一種改進的循環神經網絡雷達圖像外推算法
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四川省基礎應用研究重點項目(2018JY0056)、四川省應用基礎研究(2019YJ0361)、氣象信息共享與數據挖掘四川省高校重點實驗室開放課題(QGX16009)、氣象信息共享與數據挖掘四川省高校重點實驗室課題(QGX18004)、四川省教育廳一般項目(16ZB0222)、四川省應用基礎研究(2020YJ0425)、成都市重點研發支撐計劃(2019YF0500219SN)資助


An Improved Algorithm of Radar Image Extrapolation Based on Recurrent Neural Network
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    摘要:

    臨近強降水預報目的是預測未來兩小時內局地降水強度的分布,準確的外推雷達圖像可以為臨近強降水預報提供準確的時空參考數據。近兩年循環神經網絡模型應用于天氣雷達回波圖象外推得到了較好的結果。本文基于分析現有ConvLSTM和TrajGRU模型的基礎上,從輸入雷達數據層數和修改模型損失函數兩個方面對循環神經網絡外推模型進行改進,并對業務上的雷達圖象序列和競賽雷達圖象序列進行試驗。試驗結果表明,改進的外推模型能更好地捕捉時空相關性,具有更精確的外推效果。

    Abstract:

    The purpose of precipitation nowcasting is to predict the distribution of local precipitation intensity within the coming two hours, and accurate extrapolation radar images can provide accurate spacetime data reference for nowcasting. The application of Recurrent Neural Network (RNN) to meteorological radar image extrapolation has brought better results in recent two years. Based on the analysis of convLSTM and TrajLSTM, the extrapolation model is improved from two aspects: the number of layers of radar data and the loss function, and the experiment is carried out with Chengdu and Yueyang radar data and an open competition data set. The experimental results show that the improved model can better capture the spacetime correlation and keep more image details.

    參考文獻
    相似文獻
    引證文獻
引用本文

尹麒名,甘建紅,漆慧,胡文東,張瑩,黎仁國,唐旺.一種改進的循環神經網絡雷達圖像外推算法[J].氣象科技,2021,49(1):18~24

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  • 收稿日期:2020-01-17
  • 定稿日期:2020-08-25
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