[发明专利]一种基于深度学习的短时降水预测方法

摘要

本发明一种基于深度学习的短时降水预测方法，属于计算机视觉和气象服务技术领域包括以下步骤：采集目标区域最近某段时间内降雨过程的雷达回波序列，构建降雨数据集，并按照预设比例将数据集分为训练集和测试集；对降雨数据集中的降雨数据进行预处理，得到预处理后的降雨数据集；基于在卷积部分中引入了Inception模块和高效通道注意力模块,以及双向长短时记忆神经网络构建降雨预测模型；基于预处理后的训练集数据训练降雨预测模型，得到训练好的降雨预测模型；将预处理后测试集中降雨数据输入到训练好的降雨预测模型中，实现目标区域未来1到2小时内的将雨量预测，该方法解决了现有的降水预测方法预测结果误差较大的问题，提高了降雨预测的准确度。