基于SFGAN-ARPredRNN模型和多层雷达数据的短时强降水分钟级预报方法

摘要文本

本发明公开了基于SFGAN‑ARPredRNN模型和多层雷达数据的短时强降水分钟级预报方法，涉及天气预报技术，针对现有技术中雷达回波逐渐衰减的难题提出本方案。对PredRNN模型嵌入时间注意力模块和层间注意力模块，增加历史关键信息补充多层雷达的原始输入信息，并增加残差结构得到ARPredRNN模型；将所述ARPredRNN模型基于序列信息和每帧图片生成对抗网络，得到所述SFGAN‑ARPredRNN模型；最后利用所述SFGAN‑ARPredRNN模型对短时强降水作分钟级定量的预报。优点在于，促进了雷达回波随时间逐渐衰减难题的解决。分类分季构建短时强降水雷达回波预报模型，差异化训练模型。提升短时强降水的预报效果。在线训练，实时修正强降水雷达回波预报。