[发明专利]一种短时降雨预测方法

权利要求书

1.一种短时降雨预测方法，其特征在于，包括以下步骤：

编辑生成器和判别器，所述生成器用于根据真实样本集生成假样本集，所述判别器用于判别输入图像来自真实样本集或假样本集；

根据雷达回波序列图像训练所述生成器和所述判别器，直到所述生成器和所述判别器的网络收敛；

将待预测图像输入所述生成器，所述生成器生成预测图像并输出。

2.根据权利要求1所述的短时降雨预测方法，其特征在于:所述根据雷达回波序列图像训练所述生成器具体为：

接收雷达回波序列图像，将所述雷达回波序列图像中t₁～t₅时刻的图像标记为输入图像，将所述雷达回波序列图像中t₆～t₁₀时刻的图像标记为标签图像；

将所述输入图像输入所述生成器，生成假样本集；

将所述假样本集和所述标签图像分别输入所述判别器，输出假样本集和标签图像的判别值，根据判别值训练判别器和生成器，直到判别值不再降低。

3.根据权利要求2所述的短时降雨预测方法，其特征在于:所述判别值包括判别器损失函数和生成器损失函数。

4.根据权利要求3所述的短时降雨预测方法，其特征在于:所述判别器损失函数的计算方法为：

接收雷达回波序列图像，将所述雷达回波序列图像中t₁～t₅时刻的图像标记为输入图像，将所述雷达回波序列图像中t₆～t₁₀时刻的图像标记为标签图像；

随机选择一组标签图像输入判别器，判别器输出D(label)，定义真实损失函数real_loss＝abs(D(input)-input)，其中，abs()为绝对值函数，D()为判别器函数，input为输入图像；

将该组标签图像对应的输入图像输入生成器，生成器输出G(input)，将G(input)输入判别器，得到D(G(input))，定义伪损失函数fake_loss＝abs(D(G(input))-G(input))；

判别器损失函数D_loss为D_loss＝real_loss-fake_loss；

根据D_loss更新判别器的网络参数，使D_loss降低。

5.根据权利要求3所述的短时降雨预测方法，其特征在于:所述生成器损失函数的计算方法为：

接收雷达回波序列图像，将所述雷达回波序列图像中t1～t5时刻的图像标记为输入图像，将所述雷达回波序列图像中t6～t10时刻的图像标记为标签图像；

随机选择一组输入图像输入生成器G，生成器输出G(input)，将G(input)输入判别器，得到D(G(input))，定义伪损失函数fake_loss＝abs(D(G(input))-G(input))，定义生成器损失函数G_loss＝fake_loss；根据G_loss对生成器的网络参数进行更新,使得G_loss降低。