一种基于神经网络的多气象数据预测方法

专利申请号：CN202211298113.5

公 开 号：CN115524766A

发 明 人：李保平 李晖 邹琴 李康康 

代 理 人：中国兵器工业集团公司专利中心刘瑞东

代理机构：中国兵器工业集团公司专利中心

专利类型：发明专利

申 请 日：20221227

公 开 日：20221021

专利主分类号：G01W1/10

关 键 词：气象数据 解码器 编码器 图像 预测 雷达图像 神经网络 神经网络结构 神经网络输出 神经网络输入 特征提取模块 特征共享 特征融合 准确度 降水 卷积 天气预报 网络 

摘      要：本发明涉及一种基于神经网络的多气象数据预测方法，属于天气预报领域。本发明向神经网络输入过去A小时的气象数据，包括：N张雷达图像、N张降水图像和N张平均风图像，神经网络输出未来A小时的M张雷达图像、M张降水图像和M张平均风图像，从而预测未来A小时的气象数据；神经网络采用编码器‑解码器的神经网络结构，编码器和解码器都包含4个阶段，每个阶段采用特征提取模块FEM构成，编码器中的特征共享到解码器中，使用双卷积网络进行三种气象数据的特征融合。本发明具有能够同时预测三种类别的气象数据的优点，同时方法能够利用三种类别气象数据的相关性，在预测准确度上更具有优势。