[发明专利]用于预测雷达回波的方法和装置

权利要求书

1.一种用于预测雷达回波的方法，包括：

响应于接收到雷达回波图序列，对所述雷达回波图序列进行预筛选操作，将经预筛选操作后的雷达回波图序列确定为第一雷达回波图序列；

将所述第一雷达回波图序列输入预先训练的雷达回波预测模型，得到第一预测结果，其中，所述第一预测结果包括未来设定时间段内的雷达回波图序列，所述雷达回波预测模型采用端到端神经网络结构，所述雷达回波预测模型中包括基于可变形卷积门控循环单元的记忆层。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述雷达回波预测模型包括编码端和解码端，所述编码端包括卷积层、记忆层和下采样层，所述解码端包括反卷积层、记忆层和上采样层，所述记忆层为基于可变形卷积门控循环单元的记忆层。

3.根据权利要求1-2之一所述的方法，其中，所述对所述雷达回波图序列进行预筛选操作，包括：

确定所述雷达回波图序列中的雷达回波图的雷达回波强度；

从所述雷达回波图序列中选取出雷达回波强度不高于强度阈值的雷达回波图进行移除。

4.根据权利要求1-2之一所述的方法，其中，所述方法还包括：

将所述第一预测结果中的雷达回波图序列输入预先训练的天气预测模型，得到第二预测结果，其中，所述第二预测结果包括天气类别信息。

5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述方法还包括：

确定所述第二预测结果是否满足预设的预警条件，若满足，则执行预警操作。

6.根据权利要求1-2之一所述的方法，其中，所述方法还包括：

响应于接收到所连接的训练端发送的新雷达回波预测模型，将所述雷达回波预测模型更新为所述新雷达回波预测模型。

7.根据权利要求6所述的方法，其中，所述新雷达回波预测模型是所述训练端通过执行以下第一训练步骤得到的：

获取所述雷达回波预测模型作为初始模型；

获取实时产生的雷达回波图所形成的雷达回波图集合；

将所述雷达回波图集合划分成至少一个雷达回波图序列；

基于所述至少一个雷达回波图序列，对初始模型进行训练，得到新雷达回波预测模型。

8.根据权利要求6所述的方法，其中，所述新雷达回波预测模型是所述训练端通过执行以下第二训练步骤得到的：

获取第一预测结果和与该第一预测结果对应的实际结果，其中，获取到的第一预测结果是所述雷达回波预测模型进行雷达回波预测操作时输出的预测结果；

对获取到的第一预测结果和对应的实际结果进行分析，基于分析结果确定获取到的第一预测结果是否属于异常预测结果；

若属于异常预测结果，则执行以下训练操作：将获取到的第一预测结果所对应的作为输入的第一雷达回波图序列和所对应的实际结果组成训练样本；获取所述雷达回波预测模型作为初始模型；基于所述训练样本，对初始模型进行训练，得到新雷达回波预测模型。

9.根据权利要求8所述的方法，其中，所述基于所述训练样本，对初始模型进行训练，得到新雷达回波预测模型，包括：

获取与所述训练样本相近的历史雷达回波图序列；

将所述历史雷达回波图序列作为新训练样本，将所述训练样本和所述新训练样本组成训练样本集；

基于所述训练样本集对初始模型进行训练，得到新雷达回波预测模型。

10.一种用于预测雷达回波的装置，包括：

预处理单元，被配置成响应于接收到雷达回波图序列，对所述雷达回波图序列进行预筛选操作，将经预筛选操作后的雷达回波图序列确定为第一雷达回波图序列；

第一预测单元，被配置成将所述第一雷达回波图序列输入预先训练的雷达回波预测模型，得到第一预测结果，其中，所述第一预测结果包括未来设定时间段内的雷达回波图序列，所述雷达回波预测模型采用端到端神经网络结构，其中，所述雷达回波预测模型中包括基于可变形卷积门控循环单元的记忆层。