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题名基于3D卷积神经网络的热带气旋强度估测
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作者
王瑜
孙凤远
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机构
湖南现代物流职业技术学院
中国人民解放军
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出处
《现代信息科技》
2025年第5期51-55,61,共6页
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文摘
在气象学和灾害管理领域,热带气旋(Tropical Cyclone,TC)的强度估测具有至关重要的意义。随着科技的进步,基于深度学习的方法在热带气旋强度估测上展现出了卓越的性能,为相关领域的研究和实践提供了有力支持。文章聚焦于热带气旋的时空特征,并结合深度学习技术提出了一种创新的TC强度估测方法—Time-space 3D Network(T3D-Net)模型。该模型在TCIR数据集上的MAE为6.92 kt,RMSE为9.14 kt,与现有的多个热带气旋强度估测方法相比,该方法展现出了一定的竞争性和优越性。
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关键词
热带气旋强度估测
3D卷积神经网络
TCIR
时空特征
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Keywords
estimation of intensity of TC
3D Convolutional Neural Networks
TCIR
spatiotemporal feature
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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