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典型文献
深度学习模型TAGAN在强对流回波临近预报中的应用
文献摘要:
近年来深度学习模型在解决对防灾减灾影响巨大且极具挑战性的临近预报问题的应用中日益增多.本文中,我们把临近预报作为一个时空序列预测的任务,将雷达反射率因子作为试验对象,使用基于对抗神经网络(GAN)优化构建的TAGAN深度学习模型预测未来1小时的雷达回波图像,并且与Rover光流法、基于卷积神经网络的3D U-Net模型进行对比试验.选取2018年全球气象AI挑战赛雷达回波数据集进行训练与测试,检验结果表明TAGAN模型在命中率(POD),虚警率(FAR),临界成功指数(CSI)以及相关系数等多种评分上要优于传统的光流法和对比的3D U-Net深度学习模型,TAGAN模型在以上的检验评分表现出色,并且随预测时间的增加较之传统光流模型效果更优,这为拓展和提升深度学习模型在临近天气预报中的应用提供了参考依据.
文献关键词:
临近预报;时空预测;深度学习;雷达回波
作者姓名:
胡家晖;卢楚翰;姜有山;何婧
作者机构:
南京信息工程大学气象灾害教育部重点实验室/气候与环境变化国际合作联合实验室/气象灾害预报预警与评估协同创新中心,南京210044;南京市气象局,南京210009
文献出处:
引用格式:
[1]胡家晖;卢楚翰;姜有山;何婧-.深度学习模型TAGAN在强对流回波临近预报中的应用)[J].大气科学,2022(04):805-818
A类:
TAGAN
B类:
深度学习模型,强对流,对流回波,临近预报,防灾减灾,时空序列预测,雷达反射率因子,对抗神经网络,预测未来,雷达回波,Rover,光流法,Net,挑战赛,波数,命中率,POD,虚警率,FAR,功指数,CSI,检验评分,评分表,表现出色,较之,流模型,天气预报,时空预测
AB值:
0.314502
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