一种基于稀疏对应和深度神经网络的短临降水预测方法

摘要

本发明涉及一种基于稀疏对应和深度神经网络的短临降水预测方法，具体包括以下步骤：(1)图像可视化；(2)Fast特征检测；(3)SIFT匹配；(4)计算全局矢量；(5)预测雷达回波图像、统计云团特征和时空方向特征；(6)Inception v3回归。本发明得到的MAE和RMSE均比其它基于深度学习的方法都要低，且拟合度是最高的，克服了由数据集数量过少带来的问题，且本发明对比了利用传统堆叠方式的CNN，构建Inception v3模型的结果更加精确，能够使降水预测结果更加精确和有效。