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基于多尺度混合注意力LSTM雷达回波外推方法: 收藏
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引用; 《重庆理工大学学报（自然科学）》2023年第6期37卷 212-221页; 作者：刘瑞华高翔邹洋杨重庆理工大学两江人工智能学院重庆401135; 针对基于雷达回波图的短临天气预测准确度不高的问题,提出了多尺度混合注意力长短时记忆网络模型。模型以长短时记忆网络为基础,设计引入辅助分支,提取增强图像的全局信息。设计了混合注意力特征提取模块,提取数据的细粒度和粗粒度的信...; 针对基于雷达回波图的短临天气预测准确度不高的问题,提出了多尺度混合注意力长短时记忆网络模型。模型以长短时记忆网络为基础,设计引入辅助分支,提取增强图像的全局信息。设计了混合注意力特征提取模块,提取数据的细粒度和粗粒度的信息。实验结果表明:模型在HSS和CSI 2种指标上优于Conv-LSTM、Pred-RNN、RAP-Net等9种模型。在5、20、40 dBz情况下,比Pred-RNN模型的HSS指标分别提升了1.02%、2.46%、7.94%,比CSI指标分别提升了0.54%、2.29%、4.91%,改进明显。; 来源：详细信息评论

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