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申请/专利权人：杭州方知数字科技有限公司
摘要：本发明实施例公开了一种短临降水的预测方法、装置、设备及介质，用以提高短临降水预测的准确性。短临降水的预测方法，包括：获取目标站点的多普勒雷达数据和降水数据，多普勒雷达数据包括雷达组合反射率数据；利用预先拟合的雷达反射率和降水强度的转换关系，对雷达组合反射率数据和降水数据进行融合，生成包含目标站点的网格降水数据，并将网格降水数据转换为融合反射率数据；将至少两个连续时刻的融合反射率数据输入预先训练的神经网络模型中，得到一组预测反射率数据，其中，预先训练的神经网络模型为包含时间维度判别器和空间维度判别器的对抗神经网络模型；利用转换关系，将预测反射率数据转换为降水数据，得到目标站点的预测短临降水数据。
主权项：1.一种短临降水的预测方法，其特征在于，包括：获取目标站点的多普勒雷达数据和降水数据，所述多普勒雷达数据包括雷达组合反射率数据；利用预先拟合的雷达反射率和降水强度的转换关系，对所述雷达组合反射率数据和所述降水数据进行融合，生成包含所述目标站点的网格降水数据，并将所述网格降水数据转换为融合反射率数据；将至少两个连续时刻的所述融合反射率数据输入预先训练的神经网络模型中，得到一组预测反射率数据，其中，所述预先训练的神经网络模型为包含时间维度判别器和空间维度判别器的对抗神经网络模型；利用所述转换关系，将所述预测反射率数据转换为降水数据，得到所述目标站点的预测短临降水数据。
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百度查询： 杭州方知数字科技有限公司 一种短临降水的预测方法、装置、设备及介质
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