典型文献
深度学习研究现状及在延伸期预报上的潜在应用初探
文献摘要：
分别从深度学习技术和延伸期预报业务应用两个方向展开,一方面简要说明时间序列数据处理和局部特征提取采用的主要深度学习模型,以及为克服单模型局限而发展的集合学习采用的主要策略,同时介绍了深度学习在信号搜索和气象预测中的最新成果;另一方面搜集延伸期动力模式的预报水平和国内在延伸期预报业务中采用的主要技术路线;最后讨论了深度学习技术在延伸期预报上的潜在应用方向,以期为国内延伸期预报业务的发展提供一个有益的思路.
文献关键词：
深度学习;持续性强降水过程;延伸期预报
中图分类号：
作者姓名：
游立军;翁彬;高建芸
作者机构：
福建省灾害天气重点实验室, 福州 350007;福建省气象信息中心, 福州 350007;福建师范大学,福州 350004;福建省气象科学研究所, 福州 350007
文献出处：
引用格式：
[1]游立军;翁彬;高建芸-.深度学习研究现状及在延伸期预报上的潜在应用初探)[J].气象科技进展,2022(05):6-8,150
A类：
B类：
学习研究,延伸期预报,报上,潜在应用,应用初探,深度学习技术,报业,业务应用,要说,明时,时间序列数据,局部特征提取,深度学习模型,单模,主要策略,气象预测,最新成果,动力模式,报水,主要技术,应用方向,持续性强降水过程
AB值：
0.309136
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