基于變分自編碼的多普勒氣象雷達圖估計與預測研究
【學位單位】:廣東工業(yè)大學
【學位級別】:碩士
【學位年份】:2019
【中圖分類】:TN959.4;TP18
【部分圖文】:
圖 2-1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡神經(jīng)元示意圖Fig.2-1 Diagram for the neuron of Artificial Neural Network工神經(jīng)網(wǎng)絡算法使用反向梯度傳播作為參數(shù)梯度的計算方式,降算法,如 SGD、Adam 和 RMSProp,對參數(shù)進行更新。在使
多普勒雷達回波圖示意圖
注:每一個左側或者右側有連接線的圓圈代表一個 CLSTM 節(jié)點,每一個沒有左右側連接線的圓圈代表標準 CNN節(jié)點,同一個矩形框內(nèi)的節(jié)點參數(shù)共享圖 3-2 CLSTM 模型結構Fig.3-2 Structure of CLSTM model
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