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基于深度学习的天气雷达回波外推的研究进展
文献摘要：
基于深度学习的天气雷达回波外推预测降水的性能实现了新的进展.综述了常见的循环神经网络、卷积神经网络、深度生成模型和多个网络的组合深度学习模型,并从实际应用角度分析了不同深度神经网络在天气雷达回波外推预测降水量任务中的优点与不足.此外,简要分析了天气雷达回波外推的过程机理,并对最新的研究进展进行了介绍.并分析了天气雷达回波外推面临的一些挑战和潜在的解决方案,为相关研究人员提供有益的参考和借鉴.
文献关键词：
深度学习;图像序列;雷达回波外推
中图分类号：
作者姓名：
张乐;杨昊源;周宁
作者机构：
商洛学院电子信息与电气工程学院,陕西商洛 726000;陕西省商洛市气象局,陕西商洛 726000
文献出处：
引用格式：
[1]张乐;杨昊源;周宁-.基于深度学习的天气雷达回波外推的研究进展)[J].商洛学院学报,2022(06):59-65
A类：
B类：
天气雷达,雷达回波外推,循环神经网络,深度生成模型,深度学习模型,不同深度,深度神经网络,降水量,过程机理,图像序列
AB值：
0.177667
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