基于时空记忆解耦RNN的雷暴预测方法 |
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引用本文: | 何诗扬,汪玲,朱岱寅,钱君.基于时空记忆解耦RNN的雷暴预测方法[J].系统工程与电子技术,2023(11):3474-3480. |
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作者姓名: | 何诗扬 汪玲 朱岱寅 钱君 |
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作者单位: | 1. 南京航空航天大学电子与信息工程学院/集成电路学院;2. 中国航空工业集团雷华电子技术研究所 |
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摘 要: | 使用循环神经网络进行雷暴的外推预测,利用气象雷达历史反射率因子资料给出未来一小时的雷暴预测结果。网络的核心是时空长短时记忆(spatiotemporal long short-term memory, ST-LSTM)单元,加入了记忆解耦结构以分离时间记忆和空间记忆状态。在香港天文台(Hong Kong Observatorg, HKO)的HKO-7数据集的基础上筛选雷暴数据,构建训练及测试数据集。将有记忆解耦结构、无记忆解耦结构的ST-LSTM网络和MIM(memory in memory)网络以及传统的单体质心法进行比较。预报评分因子数值比较和个例分析检验结果表明,预测神经网络在探测成功概率、临界成功指数上均高于单体质心法,虚警率低于单体质心法。加入记忆解耦结构的网络预报因子评分高于ST-LSTM网络和MIM网络,雷暴回波外推的预测效果更好,尤其是强回波的预测效果更好。
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关 键 词: | 循环神经网络 雷暴预测 气象雷达 深度学习 |
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