[发明专利]基于多尺度卷积神经网络的强降雨及雷暴预报方法和系统有效
| 申请号： | 201810112359.6 | 申请日： | 2018-02-05 |
| 公开（公告）号： | CN108508505B | 公开（公告）日： | 2020-12-15 |
| 发明（设计）人： | 汪力 | 申请（专利权）人： | 南京云思创智信息科技有限公司 |
| 主分类号： | G01W1/10 | 分类号： | G01W1/10;G01S13/95;G06N3/04 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 210042 江苏省南京*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于多尺度卷积神经网络的强降雨及雷暴预报方法和系统。本发明包括获取原始雷达回波数据；对所述原始雷达回波数据进行预处理，得到雷达回波时间序列图像；取任意三帧连续发生的雷达回波时间序列图像，通过构建的雷达回波卷积神经网络推演下一帧雷达回波图；通过光流场法和线性插值法来推断出一分钟内的雷达回波变化。本发明能够预报1小时内的雷暴天气，空间范围能缩小到1公里范围内。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 尺度 卷积 神经网络 降雨 雷暴 预报 方法 系统 | ||
【主权项】：
1.一种基于多尺度卷积神经网络的强降雨及雷暴预报方法，其特征在于，包括以下步骤：获取原始雷达回波数据；对所述原始雷达回波数据进行预处理，得到雷达回波时间序列图像；取任意三帧连续发生的雷达回波时间序列图像，通过构建的雷达回波卷积神经网络推演下一帧雷达回波图；通过光流场法和线性插值法来推断出一分钟内的雷达回波变化。
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