基于輕量化三維時域卷積網(wǎng)絡(luò)（3D-TCN）的氣象雷達(dá)雷暴預(yù)測方法

摘要： 針對現(xiàn)有大多數(shù)基于循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的雷暴預(yù)測模型普遍存在梯度爆炸、長時依賴關(guān)系捕捉能力薄弱以及因無法并行計算導(dǎo)致的效率低下等問題，提出三維時域卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（three-dimensional time-domain convolutional neural network,3D-TCN）用于氣象雷達(dá)雷暴預(yù)測。在TCN核心的殘差塊中引入三維卷積操作，從雷達(dá)圖像中提取時空特征，實(shí)現(xiàn)最長... （共9頁）