[发明专利]一种基于竞争卷积神经网络的降水预报客观订正方法

摘要

本发明涉及降水预报订正技术领域，且公开了一种基于竞争卷积神经网络的降水预报客观订正方法，包括以下步骤：S1：构建历史资料库，选取待检测订正地区的资料作为模式数据样本；S2：选取格点资料，选取待检测订正地区多个自动观测站资料，选取和EC降水格点相同的网格点分布，根据最近点原则，选取最临近站点作为格点资料；S3：精简资料，对降水资料进行质量控制，主要通过计算一定范围内降水的平均值和标准偏差。本发明能够弥补传统偏差订正算法无法对降水落区进行订正的缺点，使用机器学习从长期历史资料中学习出降水预报的系统偏差，有效提高降水落区和强度预报的准确率。