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PPNet:基于预先预测的降雨短时预测模型
被引量：
3
1
作者
宋毅
张晗奕
+2 位作者
孙丰
张敬林
白琮
《电子与信息学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第2期492-502,共11页
降雨短时预测一直以来都是气象预测问题中的热点问题。传统的预测方法基于数值天气预测模型展开预报,但近些年利用深度学习展开基于雷达回波图的降雨短时预测方法受到了广大研究者的关注。其中,时序预测网络存在不能并行计算导致耗时过...
降雨短时预测一直以来都是气象预测问题中的热点问题。传统的预测方法基于数值天气预测模型展开预报,但近些年利用深度学习展开基于雷达回波图的降雨短时预测方法受到了广大研究者的关注。其中,时序预测网络存在不能并行计算导致耗时过长的问题且存在梯度爆炸问题。全卷积网络可以解决上述两个问题,但是却不具备时序信息提取的能力。因此,该文以泰勒冻结假设为理论依据,提出一个基于预先预测辅助推断结构的2维全卷积网络(PPNet)。网络先行提取粗粒度时序信息与空间信息,然后利用全卷积结构细化特征粒度,有效缓解2维卷积网络不能提取时序信息的缺陷。此外,该文还提供一种时序特征约束器对预先预测特征进行时间维度的特征约束,使预测特征更倾向于真实特征。消融实验证明所提预先预测辅助推断结构和时序特征约束器具有优秀的时序特征能力,可以提升网络对时序信息的敏感度。与目前最好的降雨预测算法或视频预测算法相比,该文网络均取得较好结果,特别在暴雨指标上达到最优。
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关键词
降雨短时预测
全卷积
预先
预测
泰勒冻结
特征约束
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职称材料
一种多时间尺度SVM局部短时临近降雨预测方法
被引量：
9
2
作者
贺佳佳
陈凯
+3 位作者
陈劲松
徐文文
唐历
刘军
《气象》
CSCD
北大核心
2017年第4期402-412,共11页
近年来支持向量机(support vector machine,SVM)在气象领域得到了广泛应用,在该类应用中单一建模是目前普遍采用的一种思路,单一建模方法寻找的是大而泛的预测模型,预测的目标以面降雨为主。本研究针对每个气象站点进行单独动态建模,建...
近年来支持向量机(support vector machine,SVM)在气象领域得到了广泛应用,在该类应用中单一建模是目前普遍采用的一种思路,单一建模方法寻找的是大而泛的预测模型,预测的目标以面降雨为主。本研究针对每个气象站点进行单独动态建模,建模方法为多时间尺度SVM,探索建立一种动态SVM短时临近降水预测模型,充分考虑不同站点、不同时刻的气象要素差异,初步解决了单一建模过于注重整体规律、建立固定的整体预测函数模型而忽略不同站点、不同时刻局部气象变化的不足,并尝试提高短时临近降水预报的准确率。初步实现了地理空间上更高密度、更精细化的降雨预测,时间分辨率为1 h,TS评分始终保持在较高的水平,对1 h预测的TS评分平均可达40%以上,部分站点接近50%,且模型预测准确率具有一定的稳定性和参考价值。
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关键词
短时
临近
降雨
预测
支持向量机
时间尺度
TS检验
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职称材料
题名
PPNet:基于预先预测的降雨短时预测模型
被引量：
3
1
作者
宋毅
张晗奕
孙丰
张敬林
白琮
机构
航天宏图信息技术股份有限公司
浙江工业大学计算机与科学技术学院
山东大学控制科学与工程学院
出处
《电子与信息学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第2期492-502,共11页
基金
浙江省自然科学基金(LR21F020002)
山东省基础研发计划(ZR2022ZD32)
江苏省重点研发计划(BE2021093)。
文摘
降雨短时预测一直以来都是气象预测问题中的热点问题。传统的预测方法基于数值天气预测模型展开预报,但近些年利用深度学习展开基于雷达回波图的降雨短时预测方法受到了广大研究者的关注。其中,时序预测网络存在不能并行计算导致耗时过长的问题且存在梯度爆炸问题。全卷积网络可以解决上述两个问题,但是却不具备时序信息提取的能力。因此,该文以泰勒冻结假设为理论依据,提出一个基于预先预测辅助推断结构的2维全卷积网络(PPNet)。网络先行提取粗粒度时序信息与空间信息,然后利用全卷积结构细化特征粒度,有效缓解2维卷积网络不能提取时序信息的缺陷。此外,该文还提供一种时序特征约束器对预先预测特征进行时间维度的特征约束,使预测特征更倾向于真实特征。消融实验证明所提预先预测辅助推断结构和时序特征约束器具有优秀的时序特征能力,可以提升网络对时序信息的敏感度。与目前最好的降雨预测算法或视频预测算法相比,该文网络均取得较好结果,特别在暴雨指标上达到最优。
关键词
降雨短时预测
全卷积
预先
预测
泰勒冻结
特征约束
Keywords
Precipitation nowcasting
Fully convolution
Pre-prediction
Taylor frozen hypothesis
Feature constraints
分类号
TN957.51 [电子电信—信号与信息处理]
TP751.2 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
一种多时间尺度SVM局部短时临近降雨预测方法
被引量：
9
2
作者
贺佳佳
陈凯
陈劲松
徐文文
唐历
刘军
机构
深圳市气象局
深圳南方强天气研究重点实验室
中国科学院深圳先进技术研究院
深圳市国家气候观象台
出处
《气象》
CSCD
北大核心
2017年第4期402-412,共11页
基金
深圳南方强天气研究重点实验室项目(ZDSYS20140715153957030和SZQX2015113)
广东省科技厅项目(2014A020218014)共同资助
文摘
近年来支持向量机(support vector machine,SVM)在气象领域得到了广泛应用,在该类应用中单一建模是目前普遍采用的一种思路,单一建模方法寻找的是大而泛的预测模型,预测的目标以面降雨为主。本研究针对每个气象站点进行单独动态建模,建模方法为多时间尺度SVM,探索建立一种动态SVM短时临近降水预测模型,充分考虑不同站点、不同时刻的气象要素差异,初步解决了单一建模过于注重整体规律、建立固定的整体预测函数模型而忽略不同站点、不同时刻局部气象变化的不足,并尝试提高短时临近降水预报的准确率。初步实现了地理空间上更高密度、更精细化的降雨预测,时间分辨率为1 h,TS评分始终保持在较高的水平,对1 h预测的TS评分平均可达40%以上,部分站点接近50%,且模型预测准确率具有一定的稳定性和参考价值。
关键词
短时
临近
降雨
预测
支持向量机
时间尺度
TS检验
Keywords
short-term rainfall prediction, support vector machine（SVM）, time scales, TS score
分类号
P456 [天文地球—大气科学及气象学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
PPNet:基于预先预测的降雨短时预测模型
宋毅
张晗奕
孙丰
张敬林
白琮
《电子与信息学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
3
在线阅读
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职称材料
2
一种多时间尺度SVM局部短时临近降雨预测方法
贺佳佳
陈凯
陈劲松
徐文文
唐历
刘军
《气象》
CSCD
北大核心
2017
9
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职称材料
已选择
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引证文献
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