公开(公告)号：CN116051857A

公开(公告)日：2023-05-02

申请号：CN202310057412.8

申请日：2023-01-14

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 方巍 ,  齐媚涵

IPC: G06V10/44 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/084 ,  G01W1/14

Abstract: 本发明公开一种利用随机掩码和Transformer改进的短临降水预报方法，属于降水预测领域；一种利用随机掩码和Transformer改进的短临降水预报方法包括：S1，随机掩码时空序列图像；S2，构建网络模型，并将掩码标记后的时空序列图像输入网络进行模型训练；网络模型包括以UNet为核心模型的编码器‑解码器结构，在编码器中嵌入了SwinTransformer模块，并引入了SENet注意力机制；S3，模型训练过程中，输入图像通过前向传播过程得到预测值，然后根据损失函数进行反向调优不断对模型进行微调，最小化损失函数，实现模型的准确预测能力；S4，训练过程中使用L1+L2正则化，以防止过拟合。提高建模时空序列中的高阶非平稳性并同时学习时空序列中的短期和长期依赖信息，提高模型的预测准确性。