【摘 要】
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准确的区域降水量预报,在气象服务领域一直是非常重要的问题。短时降雨量预报的目标是在未来短期(0~6小时)内,对当地区域的降雨强度进行精确和及时的预测。气象站通过预测的
【机 构】
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中国科学技术大学,中国科学院深圳先进技术研究院
【基金项目】
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深圳市孔雀技术创新项目(KQJSCX20170331162115349),广东省自然科学基金(2016A030313176),国家自然科学基金(61502473)
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准确的区域降水量预报,在气象服务领域一直是非常重要的问题。短时降雨量预报的目标是在未来短期(0~6小时)内,对当地区域的降雨强度进行精确和及时的预测。气象站通过预测的短期降雨量数据,与观测的天气预报气象数据进行整合,能够发布城市紧急降雨警报,提供有效的防汛防洪信息。本文根据自动站检测的周边历年降水量数据,以及气象站观测的区域上空不同高度的多普勒雷达回波外推图,提出一种基于深度学习方法的降雨预测模型。所提出的模型基于3D卷积神经网络(3D Convolution Neural Network),将所建立的网
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