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题名基于增强PredRNN的雷达回波外推方法
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作者
谢梦
刘丽丽
杨春蕾
王艳
顾明剑
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机构
中科技术物理苏州研究院
云遥动力科技(苏州)有限公司
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出处
《电子测量技术》
北大核心
2025年第7期171-178,共8页
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基金
苏州市科技项目(SYG202135)
苏州市社会发展项目(2023ss17)资助。
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文摘
针对样本失衡和预报准确率低的问题,提出一种增强预测循环神经网络EN_PredRNN。首先,对雷达数据进行预处理并筛选样本以构建高质量的雷达回波数据集;然后,通过深度融合时空长短时记忆单元与动态卷积,设计动态卷积时空长短时记忆模块DC_STLSTM,实时调整卷积参数以精准捕捉雷达回波的瞬时变化特征。然后,通过堆叠5层DC_STLSTM,提取雷达回波的更深层次特征,并使用梯度高速公路缓解梯度消失,提高预报精度。实验结果表明,相比于比PredRNN,EN_PredRNN在25、35、45、65 dBZ阈值下的临界成功指数分别提升了19.3%、17.3%、16.5%、14.0%,虚警率分别下降了28.3%,27.5%,26.7%、24.9%,有效学习了雷达数据的时空变化特征,准确预测雷达回波强度和位置。
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关键词
雷达回波外推
循环神经网络
动态卷积
梯度高速公路
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Keywords
radar echo extrapolation
recurrent neural network
dynamic convolution
gradient highway unit
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分类号
TN95
[电子电信—信号与信息处理]
TN959.4
[电子电信—信号与信息处理]
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