结果表明,在多降雨率阈值下,损失函数的平衡变量比原损失函数更符合短时预报的整体性能。此外,我们的实验表明,训练与平衡损失函数是至关重要的深度学习模型,以在较高的降雨率阈值情况下取得良好的性能。 对于新的模型,我们提出了轨迹门控递归单元(TrajGRU)模型,该模型利用子网络在状态转换之前输出状态到状态的连接结构。
交通预见未来(26): TrajGRU降雨量预测-一个基准和一个新的模型 1、文章信息 《Deep Learning for Precipitation Nowcasting: A Benchmark and A New Model》。 施行健的另外一篇降水量预测论文。 2、摘要 ConvLSTM模型被证明在短时预测方面优于传统的方法,这表明深度学习模型在解决这一问题上有巨大的潜力。然而,基...
本科毕业论文设计题目: 降雨量预测模型的应用与研究 姓名: 学号: 院系: 专业: 地理信息系统 指导教师: 职称: 教授 评阅人: 职称: 年 月学位论文原创性声明本人郑重声明:所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得
以encoder-decoder LSTM模型,双向LSTM模型,堆叠LSTM 模型,卷积神经网络LSTM 四种模型为基础 再生成多个序列: 1. 一月推导一周序列:n_input = 4*7*8,n_output=7*8, 其中特征:入库水位,降雨量,环境量 训练集:初赛2015~2017 测试集:训练集分割局部 2. 两周推导一周序列:n_input = 2*7*8,n_output=7*8...
1、PAGE 13-PAGE 8第13章降雨与云雾衰减预测模型雨、云和雾都是水汽的凝结体,均以液态水滴的形式存在于大气之中。在微波频段,雨对电波的散射与衰减是一个必须考虑的重要传播效应,特别是对于10 GHz以上的频率,雨衰减是严重的。降雨还会引起无线电波的去极化。降雨对10 GHz以下的无线电波散射以及对可见光波的散射...
1 数据驱动下基于模型融合的月降雨量预测 降雨量存在显著的周期性、季节性及趋势性;同时,随机干扰和天气条件不断变化,导致降雨量在不同时间尺度上呈现不同模式。鉴于月降雨量非线性、多尺度特征,采用数据融合方法提高降雨量预测精度,其基本思路是在年和月时间尺度上分别预测月降雨量,然后进行数据融合。具体地,在年时...
在水力模型中,输入不确定性是模型整体不确定性的重要来源,特别的在降雨径流模型中,降雨数据的不确定性很可能大大影响模型的准确性。而降雨数据的不确定来源主要有:监测位点覆盖不全,空间插值不精确,雨量计的精度限制,风的影响等等。特别的降雨的空间精度与模型的不匹配是影响模型的关键因素。
针对降雨短时预测的难题，提出了一种基于ppnet的预测模型，旨在提高预测的准确性和时效性。背景 降雨短时预测对于防洪抗旱、城市规划、水资源管理等方面具有重要意义，然而预测的准确性和时效性一直是亟待解决的难题。研究现状和发展趋势 现状 目前，国内外对于降雨短时预测的研究已经取得了一定的成果，主要的研究方法...
第23卷,第4期 中国铁道科学Vol123No14 2002年8月 CHINARAILWAYSCIENCEAugust,2002 文章编号:100124632(2002)0420062205降雨量预测理论模型及其工程应用研究傅鹤林,李亮,刘宝琛(中南大学铁道校区土木建筑学院,湖南长沙 410075) 摘要:历年降雨量组成一灰色系统,利用灰色GM(1,1)模型建立降雨量的预测理论模型。灰色GM(1,1...
因为其他模型比如 DGMR，只根据雷达数据进行训练，所以它们只有大气层的部分快照。这导致像极端降雨这样的罕见事件的结果不太准确。研究人员表示，由于 NowcastNet 以物理学为基础，他们的模型能够更全面地了解降雨及其表现，从而做出更准确的预测。人工智能可以帮助人们在对降雨等天气事件进行短期预测时争取更多时间。参与...