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本发明公开了基于多模态数据和上下采样的多级GRU网络的短临降水预测方法，属于天气预报技术领域，其包括以下步骤：首先输入t时刻的历史雷达回波图与网格化大气数据，去除数据噪声，填充缺失数据；接着对网格化大气数据中与雷达回波图不匹配的时空尺度进行卷积与反卷积，实现尺度对应；然后，分别将雷达回波图数据和大气数据输入网络中进行编码，获得特征图；最后，将获得的两种特征图进行拼接，输入网络中进行解码，得到未来的雷达回波图像，进而得到未来的区域降水预测；本发明能够提升多尺度上降水预测的精度、融合多种气象数据的图
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 113240169 A
(43)申请公布日 2021.08.10
(21)申请号 202110502963.1 G06Q 50/26 (2012.01)
(22)申请日 2
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