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中短期降水预报的多分支融合卷积神经网络
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作者 江铭恒 游立军 +1 位作者 翁彬 陈家祯 《福建电脑》 2024年第1期1-8,共8页
降水容易受到多尺度天气系统的影响,导致模式降水预报精度较低,需要额外地对结果进行后处理等偏差修正。为了提高中短期降水预报的精度,本文提出一种深度学习订正模型,使用多分支融合卷积模块提取预报因子场以及因子间的空间特征,实现... 降水容易受到多尺度天气系统的影响,导致模式降水预报精度较低,需要额外地对结果进行后处理等偏差修正。为了提高中短期降水预报的精度,本文提出一种深度学习订正模型,使用多分支融合卷积模块提取预报因子场以及因子间的空间特征,实现多个预报因子的空间融合。同时,针对降水样本不均衡问题提出一种损失函数,以提升模型对降水的订正能力。实验结果表明,本文提出的方法可以提升中短期降水预报的订正能力。 展开更多
关键词 中短期降水预报 后处理 深度学习
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