文档名：基于多尺度混合注意力LSTM雷达回波外推方法
摘要：针对基于雷达回波图的短临天气预测准确度不高的问题,提出了多尺度混合注意力长短时记忆网络模型.模型以长短时记忆网络为基础,设计引入辅助分支,提取增强图像的全局信息.设计了混合注意力特征提取模块,提取数据的细粒度和粗粒度的信息.实验结果表明:模型在HSS和CSI2种指标上优于Conv-LSTM、Pred-RNN、RAP-Net等9种模型.在5、20、40dBz情况下,比Pred-RNN模型的HSS指标分别提升了1.02%、2.46%、7.94%,比CSI指标分别提升了0.54%、2.29%、4.91%,改进明显.
作者：刘瑞华 高翔 邹洋杨Author：LIURuihua GAOXiang ZOUYangyang
作者单位：重庆理工大学两江人工智能学院,重庆401135
刊名：重庆理工大学学报 PKU
Journal：JournalofChongqingInstituteofTechnology
年，卷(期)：2023, 37(11)
分类号：TP456TP409
关键词：长短时记忆网络 雷达回波 注意力 多尺度
机标分类号：TP391.41TN957.51+3O242.21
在线出版日期：2023年7月18日
基金项目：重庆市教委科学技术项目，重庆市自然科学基金基于多尺度混合注意力LSTM雷达回波外推方法[
期刊论文] 重庆理工大学学报--2023, 37(11)刘瑞华 高翔 邹洋杨针对基于雷达回波图的短临天气预测准确度不高的问题,提出了多尺度混合注意力长短时记忆网络模型.模型以长短时记忆网络为基础,设计引入辅助分支,提取增强图像的全局信息.设计了混合注意力特征提取模块,提取数据的细粒度...参考文献和引证文献
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