用于雷达回波外推的循环神经网络预测法及记忆单元结构

摘要

本发明涉及一种用于雷达回波外推的循环神经网络预测法及记忆单元结构，属于气象技术领域，本发明包括用于控制输入影响的输入门结构，和用于控制上一个时间点状态保留程度的遗忘门结构，还包括ReLU函数模块；输入门结构与遗忘门结构并联，二者的输出与ReLU函数模块连接。本发明的优点如下：1、本发明首先将LSTM网络应用于雷达回波外推，验证了使用RNN型深层网络模型进行雷达回波外推的可行性。具有较好的外推预报效果。2、在使用RET‑RNN网络模型进行雷达回波外推的实践中对模型的细节进行了研究，对RET‑RNN网络模型进行了进一步的优化，能更好地解决过拟合和梯度消失的问题。