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基于卷积神经网络的雷达回波外推方法
施恩, 李骞, 顾大权, 赵章明
计算机应用
2018, 38 (3):
661-665.
DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017082098
雷达回波外推技术目前被广泛应用于临近预报中。针对传统雷达回波外推方法存在外推时效较短，对雷达资料数据利用率不高的问题，采取深度学习的方法，提出了一种基于输入的动态卷积神经网络（DCNN-I）模型。根据相邻时刻的雷达回波图像之间相关性强的特点，该网络模型中增加了动态子网络和概率预测层，建立了卷积核与输入图像的映射关系，使卷积核在网络测试阶段仍然能够根据输入雷达回波图像的不同而变化，增强了预测图像与输入图像之间的关联。以南京、杭州、厦门三地的雷达数据为样本进行实验，实验结果表明，与传统的雷达回波外推方法相比，所提方法能够获得更高的预测图像准确率，并且有效延长外推时效。
参考文献 |
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