TY - JOUR TI - 卷积残余注意：一个深层学习法降水临近预报VL - 2020 PY - 2020 DA - 2020年2月29日做的 - 10.1155 /六百四十八万四千八百一十二分之二千零二十○UR - https://doi.org/10.1155/2020/ 6484812 AB - 基于雷达反射图像局部区域短期降水预报已成为气象领域，这对日常生活具有重要影响的一个热点问题。近日，深学习技术已被应用到这个领域，并且效果显着促进与传统方法相比。然而，现有的基于深学习的方法还没有考虑这个问题，不同的领域和渠道施加对降水的影响不同。在本文中，我们建议纳入多头关注到双通道的神经网络，以突出降雨预报的关键领域。此外，为了解决引起注意机制的全球信息丢失过多的问题，剩余的连接引入了模型。定量和定性结果表明，所提出的方法实现了对雷达回波数据集的状态的最先进的沉淀的预测精度。JF - 进展气象SN - 1687-9309 PB - Hindawi出版SP - 6484812 KW - A2 - 桥口博之AU - 兖，青AU - 吉，阜新AU - 苗，Kaichao AU - 吴，齐盟 - 夏，宜坳 -李腾ER -