专利名称：基于CNN和BiLSTM的临近降水预测方法专利类型：发明专利发明人：张长江,王慧媛申请号：CN201911338408.9申请日：20191223公开号：CN111105093A公开日：20200505
摘要：本发明公开了一种基于CNN和BiLSTM的临近降水预测方法，该方法针对复杂序列雷达回波进行降水预测的问题，首先通过卷积神经网络提取序列雷达回波图的上下文信息，再利用双向长短时记忆网络根据雷达回波序列的前后文关系进行分析预测，同时，在每一个卷积层和双向长短时记忆网络层后增加池化层有效地防止因训练集过快拟合而导致测试效果差的问题，该方法得到的临近降水预测结果准确可靠，且预测效率也大大提高。
申请人：浙江师范大学
地址：321004 浙江省金华市迎宾大道688号浙江师范大学
国籍：CN
代理机构：北京慕达星云知识产权代理事务所(特殊普通合伙)
代理人：曹鹏飞
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