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基于ConvLSTM网络的多源降雨融合方法
文献摘要：
针对现有实测和预报降水资料时空误差显著的问题,以雅砻江流域为研究区域,基于全球降雨观测计划(GPM)数据、流域地形资料及国家级气象站降雨观测资料,采用能够同时考虑数据时间和空间特征的ConvLSTM网络构建了多源数据驱动降雨融合模型,并采用该模型得到了雅砻江流域0.05.分辨率的日降雨融合数据集.结果表明:所提模型降雨融合结果与实测面雨量相关系数可达0.91,平均绝对误差和均方根误差较GPM原始降雨数据、地理加权回归方法及长短期记忆网络(LSTM)模型融合降雨数据有所提高.
文献关键词：
GPM数据;地形数据;降雨融合;ConvLSTM网络;雅砻江
中图分类号：
作者姓名：
杨鑫;张建云;周建中;方威
作者机构：
华中科技大学土木与水利工程学院,湖北 武汉430074;南京水利科学研究院,江苏 南京210029
文献出处：
引用格式：
[1]杨鑫;张建云;周建中;方威-.基于ConvLSTM网络的多源降雨融合方法)[J].华中科技大学学报（自然科学版）,2022(08):33-39
A类：
B类：
ConvLSTM,降雨融合,融合方法,降水资料,雅砻江流域,观测计划,GPM,地形资料,气象站,观测资料,时间和空间特征,网络构建,多源数据驱动,融合模型,融合数据,面雨量,平均绝对误差,降雨数据,地理加权回归,长短期记忆网络,模型融合,地形数据
AB值：
0.314181
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