基于CNN和Transformer模型的天气预测技术研究

基于CNN和Transformer模型的天气预测技术研究结合了卷积神经网络（CNN）和Transformer模型的优势，旨在提高极端天气预测的准确性和时效性。该方法在二维图像序列中应用了自注意力和Transformer，以实现雷达回波图像序列的特征聚合和增强。通过卷积自注意力机制的引入，该方法能够更好地捕捉回波图像的复杂变化，同时兼顾时间特征和空间信息的提取。这种方法在极端天气预测领域取得了重要进展，为提升极端天气预测的准确性和及时性提供了有力手段。

该研究还设计了基于Django的web可视化系统，提供实时降雨预报，为国家防灾减灾工作提供支持。综合模型结合Marshall-Palmer公式计算雨量预测，进一步提高了预测的准确性。

总结来说，基于CNN和Transformer模型的天气预测技术研究通过深度学习技术的创新应用，能够更好地预测极端天气，提高预测的准确性和及时性。