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申请/专利权人：南京信息工程大学
申请日：2024-04-12
公开（公告）日：2024-06-28
公开（公告）号：CN118033590B
主分类号：G01S7/41
分类号：G01S7/41;G06Q10/0637;G06Q50/26;G06N3/08;G01S13/95;G01W1/10
优先权：
专利状态码：有效-授权
法律状态：2024.06.28#授权;2024.05.31#实质审查的生效;2024.05.14#公开
摘要：本发明公开了一种基于改进VIT神经网络的短临降水预报方法，包括以下步骤：（1）采集气象雷达回波资料、风廓线雷达资料，并进行质量控制和特征提取；（2）搭建融合了深层链接和自适应最优权重分配的VIT神经网络模型；（3）构建训练集后对模型进行训练，并引入基于均方根误差和对流面积变化率的损失函数；（4）基于训练好的模型预报未来的雷达回波，并转换得到降水预报场；（5）基于频率匹配法和消空法对降水预报场进行后处理，得到最终的短临降水预报产品；本发明能有效改善小量级降水的空报和大量级降水的漏报，进而进一步提高降水预报技巧。
主权项：1.一种基于改进VIT神经网络的短临降水预报方法，其特征在于，包括以下步骤：（1）采集气象雷达回波资料、风廓线雷达资料，并进行质量控制和特征提取；（2）搭建融合了深层链接和自适应最优权重分配的VIT神经网络模型；（3）构建训练集后对模型进行训练，并引入基于均方根误差和对流面积变化率的损失函数；（4）基于训练好的模型预报未来的雷达回波，并转换得到降水预报场；（5）基于频率匹配法和消空法对降水预报场进行后处理，得到最终的短临降水预报产品。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京信息工程大学 一种基于改进VIT神经网络的短临降水预报方法
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