一种深度学习与传统数值模式结合的短中期降水预报方法

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摘要

本发明涉及机器学习技术领域，公开了一种深度学习与传统数值模式结合的短中期降水预报方法。该方法可以将现有的天气预报系统产生的气象场预报结果输入到神经网络模型中，得到更准确的地表降水预报。该方法的实施包括以下步骤：获取气象场数据；将传统数值模式预测的气象场数据输入到预先建立好的模型中，从而获得新的降水输出，该方法能够极大地提升降水预报结果的准确度。与现有技术相比，本发明的神经网络模型采用准观测的再分析数据的气象场训练，使之可以与任意的传统数值模式结合，不需要做复杂的调整。

附图

附图 1