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公开(公告)号：CN112215393A
公开(公告)日：2021-01-12
申请号：CN202010890673.4
申请日：2020-08-29
Abstract: 本发明属于气象降水数值预报技术领域，具体为基于自适应时空尺度选择的降水数值预报后处理订正方法。本发明方法针对降水数值预报订正任务设计自适应策略；具体步骤包括：构建基于可形变卷积神经网络的空间尺度自适应选择模块，以及与其对应的空间编码器，用于提取每个站点降水的最优空间特征；构建基于三维卷积神经网络的时间尺度自适应选择模块，以及与其对应的时间编码器，用于提取每个站点降水的最优时空特征；同时引入一个有雨/无雨二分类器和一个序回归模型，用于分类降水和回归降水；两者的向量乘积结果，即为订正后的降水值。定性定量实验证明，本发明可大大提升降水订正模型的订正准确率。
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公开(公告)号：CN112215393B
公开(公告)日：2022-06-21
申请号：CN202010890673.4
申请日：2020-08-29
Abstract: 本发明属于气象降水数值预报技术领域，具体为基于自适应时空尺度选择的降水数值预报后处理订正方法。本发明方法针对降水数值预报订正任务设计自适应策略；具体步骤包括：构建基于可形变卷积神经网络的空间尺度自适应选择模块，以及与其对应的空间编码器，用于提取每个站点降水的最优空间特征；构建基于三维卷积神经网络的时间尺度自适应选择模块，以及与其对应的时间编码器，用于提取每个站点降水的最优时空特征；同时引入一个有雨/无雨二分类器和一个序回归模型，用于分类降水和回归降水；两者的向量乘积结果，即为订正后的降水值。定性定量实验证明，本发明可大大提升降水订正模型的订正准确率。
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