基于双向Transformer的降水临近预报模型
Bidirectional Transformer-based precipitation nowcasting model
成都信息工程大学 计算机学院, 成都 610225
摘要
精准的降水临近预报对日常生活至关重要，但现行预报模型的准确度有待进一步提升。为此，提出一种创新的预报模型BTPN。该模型引入双向Transformer，从时空序列的正逆方向提取特征，捕获关键信息，减少时空特征丢失；使用卷积Transformer模块结合卷积的局部编码和Transformer的全局编码特性，强化时空信息提取和关联性，缓解时空长时序信息丢失问题；结合细节提取模块，有助于减少局部细节的损失，并缓解高值区域消散问题。在HKO-7数据集上的评估显示，BTPN模型在MAE、SSIM及CSI指标上超越了其他先进模型，并在大面积降水和台风极端天气情境中显示出优异的预测能力。实验表明BTPN模型具备更高的预报精确性，具备较好的应用前景。
关键词
基金项目
国家自然科学基金资助项目(42075142)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2023.12.0613
出版期卷: 《计算机应用研究》 优先出版, 2024年第41卷 第8期
发布历史
[2024-03-07] 优先出版
引用本文
潘龙, 吴锡. 基于双向Transformer的降水临近预报模型 [J]. 计算机应用研究, 2024, 41 (8). (2024-04-10). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2023.12.0613. (Pan Long, Wu Xi. Bidirectional Transformer-based precipitation nowcasting model [J]. Application Research of Computers, 2024, 41 (8). (2024-04-10). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2023.12.0613. )
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- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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