公开(公告)号：CN116992231B

公开(公告)日：2024-10-18

申请号：CN202310881739.7

申请日：2023-07-18

Applicant: 浙江工业大学

Inventor： 白琮 ,  张晗奕 ,  孙丰 ,  张敬林

IPC: G06F18/20 ,  G06F18/15 ,  G06F18/213 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G01W1/10

Abstract: 本发明公开了一种降雨短时预测方法，包括获取降雨图像序列数据，采用降雨图像序列的前p帧数据预测后q帧数据的预先预测结果。本降雨短时预测方法采用降雨图像序列的前p帧数据预测后q帧数据的预先预测结果，且提取出了降雨图像序列的时序特征，且整个过程不需要进行网络计算，进而避免了梯度爆炸和计算资源大的问题；利用降雨短时预测网络模型中得到最后降雨预测结果，实现对降雨的预测，并且在降雨短时预测网络模型中采用时序特征约束器，用以对后q帧数据的预先预测结果的降雨数据的时序特征进行约束，使得与真实降雨图像数据有相近的时序特征，进而减小预测偏差；同时基于全卷积减少梯度爆炸的问题。

公开(公告)号：CN116992231A

公开(公告)日：2023-11-03

申请号：CN202310881739.7

申请日：2023-07-18

Applicant: 浙江工业大学

Inventor： 白琮 ,  张晗奕 ,  孙丰 ,  张敬林

IPC: G06F18/20 ,  G06F18/15 ,  G06F18/213 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G01W1/10

Abstract: 本发明公开了一种降雨短时预测方法，包括获取降雨图像序列数据，采用降雨图像序列的前p帧数据预测后q帧数据的预先预测结果。本降雨短时预测方法采用降雨图像序列的前p帧数据预测后q帧数据的预先预测结果，且提取出了降雨图像序列的时序特征，且整个过程不需要进行网络计算，进而避免了梯度爆炸和计算资源大的问题；利用降雨短时预测网络模型中得到最后降雨预测结果，实现对降雨的预测，并且在降雨短时预测网络模型中采用时序特征约束器，用以对后q帧数据的预先预测结果的降雨数据的时序特征进行约束，使得与真实降雨图像数据有相近的时序特征，进而减小预测偏差；同时基于全卷积减少梯度爆炸的问题。

公开(公告)号：CN119439316A

公开(公告)日：2025-02-14

申请号：CN202411468672.5

申请日：2024-10-21

Applicant: 浙江工业大学

Inventor： 王铮 ,  张晗奕 ,  白琮

IPC: G01W1/10 ,  G01S13/95 ,  G01S13/89 ,  G01S7/41 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明公开了一种基于物理约束的临近降雨预测方法，包括：S1、将气象雷达回波序列中的每帧图像进行预处理获得对应的降雨图像序列；S2、基于预训练好的平流模拟器采用降雨图像序列的前p帧降雨图像预测后q帧降雨图像作为平流预测结果，其中，p+q＝N，N为降雨图像序列中降雨图像的总帧数；S3、将平流预测结果作为物理约束结合前p帧降雨图像，输入至预训练好的临近降雨预测网络模型获得最终降雨预测结果，临近降雨预测网络模型包括物理指导预测模块和预测结果细化模块。该方法能够产生误差更小的强降雨预测结果，并且在此过程中引入了物理约束，实现了对于临近降雨的高效预测。