[发明专利]基于深度学习在多尺度下的强对流外推方法及系统有效
| 申请号： | 202110345106.5 | 申请日： | 2021-03-31 |
| 公开（公告）号： | CN113239722B | 公开（公告）日： | 2022-08-30 |
| 发明（设计）人： | 文立玉;罗飞;柴文涛;卫霄飞 | 申请（专利权）人： | 成都信息工程大学 |
| 主分类号： | G06V20/13 | 分类号： | G06V20/13;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08;G01W1/10 |
| 代理公司： | 北京元本知识产权代理事务所(普通合伙) 11308 | 代理人： | 王红霞 |
| 地址： | 610225 四川省成都*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于深度学习在多尺度下的强对流外推方法与系统，方法包括以下步骤：接收雷达图像数据，提取所述雷达图像数据的隐含状态特征；对所述隐含状态特征进行卷积，并将卷积结果输入TrajGRU网络中，进行强对流外推得到雷达图；将所述雷达图进行第二次卷积并同时进行批正则化获得外推图像数据。该方法对雷达图像数据训练得到外推图像，用于强对流天气如暴雨、雷暴、冰雹等极端天气的预报。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 尺度 对流 方法 系统 | ||
【主权项】：
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