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基于多任务长短时卷积计算网络的降雨预测 被引量：2
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作者 王军 陈百艳 程勇 《计算机工程与设计》 北大核心 2022年第9期2686-2693,共8页
为提高降雨预测的准确率,解决现有深度学习降雨预测模型缺乏对多站点气象数据时空关系建模能力的问题,提出基于多任务学习和改进的长短时卷积计算网络降雨预测模型(MTL-LSTC)。在长短时记忆网络内部的输入到状态和状态到状态的转换过程... 为提高降雨预测的准确率,解决现有深度学习降雨预测模型缺乏对多站点气象数据时空关系建模能力的问题,提出基于多任务学习和改进的长短时卷积计算网络降雨预测模型(MTL-LSTC)。在长短时记忆网络内部的输入到状态和状态到状态的转换过程加入卷积运算结构,对气象序列数据进行编码,结合多任务学习方法提取出站点间隐藏的交互信息,建立站点间相关性模型,实现基于多站点气象数据的降雨预测。模拟实验结果表明,MTL-LSTC模型预测结果准确率更高且模型更高效,多站点气象数据的利用率也得到较大提升。 展开更多
关键词 降雨预测 长短时记忆网络 卷积计算结构 长短时卷积计算网络 多任务学习
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