Feb, 2024

基于深度学习的位置不敏感的自适应降雨量预测

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TL;DR我们提出了一种自适应深度学习框架，可以为任何地点的降雨预测提供解决方案，并通过使用深度神经网络对巴黎、洛杉矶和东京的降雨预测进行适应后，取得了 43.51%、5.09% 和 38.62% 的改进。
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发现论文，激发创造
  • 使用深度神经网络进行降水现在预报

    本研究使用三种深度学习模型（U-net、ConvLSTM 和 SVG-LP）在二维降水图上进行降雨即时预测，并提出了补丁提取算法以获得高分辨率的降水地图和损失函数来解决图像模糊问题和减少降水地图中零值像素的影响。

    Mar, 2022

  • 无关位置的无源域自适应学习预测太阳能发电

    提出了一个基于领域自适应深度学习的框架来估计太阳能发电量，该框架利用天气特征来解决太阳能发电预测中的挑战。该方法在计算速度、存储效率和改善预测准确性方面在加利福尼亚（CA）、佛罗里达（FL）和纽约（NY）等地的太阳能发电预测中显示出明显优势。

    Jan, 2024

  • 高分辨率全球降水预测的生成建模

    本研究使用生成对抗网络（GAN）优化了一种最先进的深度学习降水模型（FourCastNet），从而能更有效地捕捉极端百分位的全球降雨量，预测准确率优于其他数值天气模型。

    Oct, 2022

  • 利用深度领域自适应学习预测不同地点的风力发电

    利用基于深度神经网络的域自适应方法，通过选择有效的气象特征，使用源域的预先训练模型进行预测任务，并更新最后几层的权重，从而提高风能预测的准确性。

    May, 2024

  • 利用深度学习增强数值天气预报进行全球降水短期预测

    通过将深度学习和数值天气预报（NWP）相结合，我们提出了一种改进短期全球降水预报的混合模型，并证实其可显著提高预报技能和减小均值偏差。

    Jun, 2022

  • 基于雷达图像的降水现在预报机器学习

    采用深度学习技术中的 UNET 卷积神经网络，将高分辨率（1km × 1km）短期（1 小时）降水预测视为图像翻译问题，用于气候变化适应的高分辨率实时预测，表现优于光流、持续性和 NOAA 的数值一小时 HRRR 气象预测模型。

    Dec, 2019

  • 基于深度学习的降水预报和估计的有效训练策略

    本研究提出了一种基于深度学习的预降水方案，利用 U-Net 模型和预训练技术来提高预测性能，使用新的损失函数减轻类别不平衡问题，实验表明相较于传统方法，本方法的准确性和精度在降水预报和降水估算中都有所提高。

    Feb, 2022

  • 利用机器学习替换降水集合预测系统

    使用生成对抗网络生成高分辨率降水的合成降水集，而无需高分辨率训练数据，该集与欧洲中期天气预报中心集基本相同。

    Apr, 2023

  • 提高孟买降雨预测的精度：利用物理信息的 ConvLSTM2D 模型提供更高的空间和时间分辨率

    本研究引入深度学习空间模型以提高精确预测城市等细致空间尺度下降水，通过使用特定地点的物理信息数据和局部精度，反映气象研究领域的当前进展。

    Apr, 2024

  • 轻量级学习器集成的降水预测

    通过使用多个学习者的集成学习框架，结合卫星图像，该研究论文提出了一种准确建模复杂降水模式的降水预测方法，并在 Weather4Cast 2023 竞赛中排名第一。

    Nov, 2023