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雷达回波外推方法广泛应用于降雨预报中。针对雷达回波中的预测精度不够高的问题,提出了一种基于循环神经网络的深度学习模型DIPredRNN。该模型通过引入空间和通道的双注意力机制,将长时间的时间信息和通道信息结合起来,提高了时间记忆的长期依赖;通过引入隐藏状态和输入的交互框架,保留了更多的特征,提高了时间记忆的短期依赖。该模型在HKO-7数据集和四川数据集上同经典模型以及诸多先进模型进行实验对比,该模型从外推图像、MSE、SSIM、CSI-30～50 dbz多个指标对比中都取得最佳效果。实验证明了DIPredRNN提高了雷达回波预测效果,拥有先进的性能。 相似文献
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为了提升模式预报效果,文章利用四川盆地南部2018—2020年5—9月的EC模式降水预报资料和实况降水资料,采用频率匹配的方法对EC模式的24 h累计降水进行订正分析和检验,给出了预报偏差订正系数。研究结果能够提升相关区域的降水预报能力。 相似文献
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