Convolutional Residual-Attention: A Deep Learning Approach for Precipitation Nowcasting
المؤلفون المشاركون
Li, Teng
Yan, Qing
Ji, Fuxin
Miao, Kaichao
Wu, Qi
Xia, Yi
المصدر
العدد
المجلد 2020، العدد 2020 (31 ديسمبر/كانون الأول 2020)، ص ص. 1-12، 12ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2020-02-29
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
12
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Short-term precipitation forecast in local areas based on radar reflectance images has become a hot spot issue in the meteorological field, which has an important impact on daily life.
Recently, deep learning techniques have been applied to this field, and the effect is promoted remarkably compared with traditional methods.
However, existing deep learning-based methods have not considered the problem that different areas and channels exert different influence on precipitation.
In this paper, we propose to incorporate the multihead attention into a dual-channel neural network to highlight the key areas for precipitation forecast.
Furthermore, to solve the problem of excessive loss of global information caused by the attention mechanism, the residual connection is introduced into the proposed model.
Quantitative and qualitative results demonstrate that the proposed method achieves the state-of-the-art precipitation forecast accuracy on the radar echo dataset.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Yan, Qing& Ji, Fuxin& Miao, Kaichao& Wu, Qi& Xia, Yi& Li, Teng. 2020. Convolutional Residual-Attention: A Deep Learning Approach for Precipitation Nowcasting. Advances in Meteorology،Vol. 2020, no. 2020, pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1126950
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Yan, Qing…[et al.]. Convolutional Residual-Attention: A Deep Learning Approach for Precipitation Nowcasting. Advances in Meteorology No. 2020 (2020), pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1126950
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Yan, Qing& Ji, Fuxin& Miao, Kaichao& Wu, Qi& Xia, Yi& Li, Teng. Convolutional Residual-Attention: A Deep Learning Approach for Precipitation Nowcasting. Advances in Meteorology. 2020. Vol. 2020, no. 2020, pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1126950
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1126950
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر