[发明专利]基于生成式对抗网络的降水预报的方法在审
| 申请号： | 202010636449.2 | 申请日： | 2020-07-03 |
| 公开（公告）号： | CN111814961A | 公开（公告）日： | 2020-10-23 |
| 发明（设计）人： | 易博;汤洋 | 申请（专利权）人： | 深圳市赑玄阁科技有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08;G06K9/38;G06K9/62;G06F30/27;G01W1/10;G01S13/95;G01S7/41 |
| 代理公司： | 深圳市千纳专利代理有限公司 44218 | 代理人： | 王庆凯 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市龙华区龙*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 基于 生成 对抗 网络 降水 预报 方法 | ||
1.一种基于生成式对抗网络的降水预报的方法，其特征在于：包括
(1)读取当前时刻T的雷达基数据及之前最近9次接收到的雷达基数据；
(2)读取所述当前时刻T雷达基数据中的各个探测仰角的基本反射率数值；
(3)将所述各个探测仰角的基本反射率数值的值域扩大到[0,255]之间；
(4)将所述扩大值域后的数值转换为第一灰阶图像，然后将多个所述第一灰阶图像转换为等高平面的CAPPI灰阶图；
(5)重复(2)至(4)，对(1)中读取的所有雷达基数据的第一灰阶图像进行转换；得到10张所述灰阶图；
(6)将得到的10张灰阶图按时间顺序排列作为输入数据，输入到训练好的生成式对抗网络模型中；
(7)生成式对抗网络模型通过计算，输出第二灰阶图像，所述第二灰阶图像的灰阶值为[0,255]；
(8)将所述第二灰阶图像的灰阶值按比例缩放到降雨量的数值域，得到1小时后的降雨量。
2.根据权利要求1所述的一种基于生成式对抗网络的降水预报的方法，其特征在于：所述生成式对抗网络模型的训练方法为：
(1)获取5年以上的雷达基数据，以及相同时间5年以上的降水实况数据，形成数据库；
(2)读取步骤(1)中的数据库数据，选取T时刻及T时刻之前一小时内所产生的雷达基数据和T+1时刻的实况降雨数据组成1份样本；
(3)将数据库中的所有数据按照步骤(2)的方法制作成样本，得到样本集；
(4)创建一个生成式对抗网络模型架构
(5)将步骤(3)中的样本集随机打乱顺序，然后把128份样本作为一批训练数据，输入生成式对抗网络模型进行训练；
(6)重复步骤(5),直到所有的样本都参与了生成式对抗网络模型训练；
(7)保存生成式对抗网络模型并使用；
(8)定期更新生成式对抗网络模型。
3.根据权利要求2所述的一种基于生成式对抗网络的降水预报的方法，其特征在于：更新生成式对抗网络模型的方法为：
(1)储存新产生的雷达基数据和降雨实况数据；
(2)预设时间后，对新储存的数据雷达基数据和降雨实况数据依次执行步骤(2)、步骤(3)、步骤(5)、步骤(6)的操作；
(3)更新生成式对抗网络模型的参数，得到新的生成式对抗网络模型，并保存；
(4)使用新的生成式对抗网络模型。
4.根据权利要求1所述的一种基于生成式对抗网络的降水预报的方法，其特征在于：所述生成式对抗网络模型包括第一神经网络结构和第二神经网络结构，所述第一神经网络结构为生成器，所述第二神经网络结构为判别器。
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