基于双向Transformer的降水临近预报模型

Bidirectional Transformer-based precipitation nowcasting model
潘龙
吴锡
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。

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》 印刷出版, 2024年第41卷 第8期
所属栏目: 系统应用开发
出版页码: 2455-2460
文章编号: 1001-3695(2024)08-029-2455-06

发布历史

[2024-03-07] 优先出版
[2024-08-05] 印刷出版

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): 2455-2460. (Pan Long, Wu Xi. Bidirectional Transformer-based precipitation nowcasting model [J]. Application Research of Computers, 2024, 41 (8): 2455-2460. )

关于期刊

  • 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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