公开(公告)号：CN115524766A

公开(公告)日：2022-12-27

申请号：CN202211298113.5

申请日：2022-10-21

Applicant: 北京计算机技术及应用研究所

Inventor： 李保平 ,  李晖 ,  邹琴 ,  李康康

IPC: G01W1/10 ,  G01W1/02 ,  G06Q10/04 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明涉及一种基于神经网络的多气象数据预测方法，属于天气预报领域。本发明向神经网络输入过去A小时的气象数据，包括：N张雷达图像、N张降水图像和N张平均风图像，神经网络输出未来A小时的M张雷达图像、M张降水图像和M张平均风图像，从而预测未来A小时的气象数据；神经网络采用编码器‑解码器的神经网络结构，编码器和解码器都包含4个阶段，每个阶段采用特征提取模块FEM构成，编码器中的特征共享到解码器中，使用双卷积网络进行三种气象数据的特征融合。本发明具有能够同时预测三种类别的气象数据的优点，同时方法能够利用三种类别气象数据的相关性，在预测准确度上更具有优势。