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PAUNet:一种基于降水注意力的卫星亮温数据的降水预测 U-Net

这篇论文介绍了基于降水关注的 U-Net(PAUNet)的深度学习架构,用于根据卫星辐射数据预测降水,解决 Weather4cast 2023 比赛的挑战。PAUNet 是 U-Net 和 Res-Net 的一种变体,通过编码器卷积层的中心裁剪和注意机制,有效捕捉多波段卫星图像中的大尺度上下文信息,包括可见光、水汽和红外波段。通过基于各种欧洲地区的大规模数据集进行训练,PAUNet 在多个时间段的降雨预测中表现出了显著的准确性,具有比基准模型更高的临界成功指数(CSI)得分。PAUNet 的架构和训练方法对于降水预测的改进具有重要意义,对紧急救援、零售和供应链管理等领域至关重要。

本论文介绍了基于降水关注的深度学习架构PAUNet,用于预测降水。通过编码器卷积层的中心裁剪和注意机制,PAUNet能够有效捕捉多波段卫星图像中的大尺度上下文信息。通过大规模数据集的训练,PAUNet在多个时间段的降雨预测中表现出了显著的准确性,具有比基准模型更高的临界成功指数得分。对紧急救援、零售和供应链管理等领域具有重要意义。

PAUNet 准确性 卫星图像 深度学习 降水预测

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