多源时间注意力网络用于降水短期预报

本研究针对降水短期预报中的现有模型精度不足的问题，提出了一种高效的深度学习模型，能够在8小时内精确预测降水量。该模型结合多源气象数据和物理预报，通过时间注意力网络捕捉复杂的时空动态，实验结果显示其在准确性上超越了现有的先进模型，具有应对快速变化天气的潜力。