基于深度学习的短临降水预报应用研究OA

随着人工智能技术的快速发展,深度学习的技术应用已日渐成熟,并逐步在各个领域投入实际业务使用。提升短临降水预报的精确度是当前天气预报领域最为艰巨的任务,传统预报方式已无法应对当前急剧变化的天气状况。基于深度学习的神经网络模型能够充分弥补传统预报方式的缺陷,它利用复杂的网络来学习输入和输出数据之间复杂的非线性关系,能够有效处理天气数据中的复杂模式。该文详细介绍几种实用性较强的模型方法,阐述在短临降水预报方面的应用情况,对深度学习在气象领域的发展有重要的借鉴意义。