LGU-Net气象要素订正系统和温度预报订正方法技术方案

LGU‑Net气象要素订正系统和温度预报订正方法，涉及气象预报订正技术领域，解决了传统订正算法计算量大、模型复杂的问题。系统包括U‑Net、LSTM以及GAM注意力机制；U‑Net结构是由跳跃链接相连的编码器和解码器组成，LSTM结构设于跳跃链接部分，采用Xavier权重初始化方法和梯度裁剪方法稳定梯度，采用分布式训练策略并模仿GRU变体优化LSTM结构；GAM注意力机制设于解码器部分，使用双重MLP放大跨维度通道和空间的依赖。首先对输入数据进行预处理：构建多时相多要素的温度订正数据集；应用系统对数据集训练，得到订正模型；用订正模型对温度数据进行订正。本发明专利技术可应用于温度预报的订正工作中。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及气象预报订正，具体涉及一种基于改进u-net模型的lgu-net气象要素订正系统和温度预报订正方法。

技术介绍

1、随着社会经济的不断发展，天气对各个领域的影响日益凸显，因此天气预报的准确性变得愈发关键。近几十年来，数值天气预报取得了革命性的进步，已经成为气象预报业务中不可或缺的一部分，并持续朝着更加精细化的方向不断发展。然而，传统模式预报在面对复杂的气候系统时可能存在一些局限性，比如复杂的地形效应、局地天气现象的准确性等，加之模拟大气的数值模式初始场的不确定性和模式自身的缺陷，数值模式的预报误差至今依然存在。因此，对模式预报进行订正以获得更加准确的结果具有重要意义。

2、然而，在进行数据订正时也面临着一定的问题：(1)人工预报员订正精力有限且水平参差不齐，可能会导致模式误差中参杂人为性的误差；(2)传统方法需要结合物理模拟，同时设定各种假设条件，操作繁琐，模型复杂；(3)目前的误差订正手段无法考虑多种气象要素之间的关系特征，而在整个天气过程中，各个气象要素之间都是相互影响的，因此导致丢失了大量的相关性信息；(4)模式预报数据中也本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种LGU-Net气象要素订正系统，其特征在于，包括U-Net结构、LSTM结构以及GAM注意力机制；

2.根据权利要求1所述的LGU-Net气象要素订正系统，其特征在于，所述模仿GRU变体优化LSTM结构具体如下：

3.根据权利要求1所述的LGU-Net气象要素订正系统，其特征在于，在增加GAM注意力机制时，通过贝叶斯优化算法确定GAM最佳的超参数配置，确保模型的收敛性和性能。此外同样优化注意力机制，使用高效的矩阵操作和并行计算技术，确保在提升模型性能的同时尽可能减少额外的计算开销。最后采用逐步增加学习率的策略来稳定初期的训练过程，同时使用自适应学习率优化器...

【技术特征摘要】

1.一种lgu-net气象要素订正系统，其特征在于，包括u-net结构、lstm结构以及gam注意力机制；

2.根据权利要求1所述的lgu-net气象要素订正系统，其特征在于，所述模仿gru变体优化lstm结构具体如下：

3.根据权利要求1所述的lgu-net气象要素订正系统，其特征在于，在增加gam注意力机制时，通过贝叶斯优化算法确定gam最佳的超参数配置，确保模型的收敛性和性能。此外同样优化注意力机制，使用高效的矩阵操作和并行计算技术，确保在提升模型性能的同时尽可能减少额外的计算开销。最后采用逐步增加学习率的策略来稳定初期的训练过程，...

【专利技术属性】
技术研发人员：吴鲲鹏，袁建富，赵宇恒，王璐，
申请(专利权)人：长光卫星技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：