基于改进扩散模型的温度预报 |
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引用本文: | 方巍,袁众,薛琼莹.基于改进扩散模型的温度预报[J].中国科技论文,2024(2):215-223. |
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作者姓名: | 方巍 袁众 薛琼莹 |
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作者单位: | 1. 南京信息工程大学计算机学院;2. 数字取证教育部工程研究中心(南京信息工程大学);3. 大气环境与装备技术协同创新中心(南京信息工程大学);4. 江苏省计算机信息处理技术重点实验室(苏州大学) |
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基金项目: | 国家自然科学基金资助项目(42075007);;江苏省计算机信息处理技术重点实验室开放课题资助项目(KJS2275); |
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摘 要: | 针对传统数值预报模式计算时间长和计算资源消耗大的问题,以及现有深度学习预报方法在温度预报结果上不精确,且预测结果模糊的问题,提出了一个新的温度预报模型。首先,设计了一个时空信息捕捉模块,将该模块捕获的长期依赖信息,作为扩散模型的生成条件,赋予扩散模型预报的能力;其次,设计了一个新的平衡损失函数,同时保护了扩散模型的生成能力和时空信息捕捉模块对时空信息的捕捉能力;最后,基于美国国家环境预报中心的再分析数据进行预报,与现有的深度学习方法相比,所提模型预报结果的质量在均方误差(mean square error,MSE)上降低了17.3%,在均方根误差(root mean square error,RMSE)上降低了9.14%,在峰值信噪比(peak signal to noise ratio,PSNR)上提升了5.1%。改进的扩散模型能有效地捕捉时空依赖的关系,有效地进行时空序列预测,效果优于其他对比方法。
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关 键 词: | 时空序列预测 深度学习 扩散模型 时空捕捉模块 平衡损失函数 |
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