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申请/专利权人：北京理工大学;北京理工大学前沿技术研究院
摘要：本发明公开了一种基于多尺度可变形注意力机制及双域优化策略的雷达回波外推方法，通过多尺度天气雷达图像块分割及融合策略实现不同空间尺度回波上下文信息的充分利用；通过多头可变形注意力机制以空间自适应方式计算注意力权重，使模型重点关注强降雨区域演化特征，改善现有方法低估强降雨预测强度和覆盖范围问题。此外，我们引入一种双域雷达回波图像域以及雷达回波图像频域优化策略，即除了常见雷达回波图像域回归损失函数如均方误差损失函数外，额外引入图像频域正则化损失以及频域对抗损失函数，通过进一步缩小预测回波图像和真值回波图像之间的频域差异来解决现有方法仅采用图像域损失函数所带来的模糊预测问题。
主权项：1.一种基于多尺度可变形注意力机制及双域优化策略的雷达回波外推方法，其特征在于，该方法的步骤包括：A，构建基于多尺度可变形注意力机制的回波外推模型；B，构建用于回波外推的双域损失函数；C，以步骤B构建的双域损失函数作为目标函数，训练步骤A构建的基于多尺度可变形注意力机制的回波外推模型，得到训练好的基于多尺度可变形注意力机制的回波外推模型；D，将待测试回波图像序列样本数据输入到步骤C训练好的基于多尺度可变形注意力机制的回波外推模型，得到待测试回波图像序列样本数据的回波外推预测图像序列，完成基于多尺度可变形注意力机制及双域优化策略的雷达回波外推。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京理工大学 北京理工大学前沿技术研究院 一种基于多尺度可变形注意力机制及双域优化策略的雷达回波外推方法
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