基于增强型PredRNN的雷达回波外推方法

来源：电子测量技术杂志2025年第7期北京时间：

作者：谢梦，刘丽丽，杨春蕾，王艳，顾明剑

单位：1.中科技术物理苏州研究院 苏州 215000;2.云遥动力科技(苏州)有限公司 苏州 215000

摘要：针对样本失衡和预报准确率低的问题，提出一种增强预测循环神经网络EN_PredRNN。首先，对雷达数据进行预处理并筛选样本以构建高质量的雷达回波数据集；然后，通过深度融合时空长短时记忆单元与动态卷积，设计动态卷积时空长短时记忆模块DC_STLSTM，实时调整卷积参数以精准捕捉雷达回波的瞬时变化特征。然后，通过堆叠5 层DC_STLSTM，提取雷达回波的更深层次特征，并使用梯度高速公路缓解梯度消失，提高预报精度。实验结果表明，相比于比PredRNN，EN_PredRNN在25、35、45、65 dBZ阈值下的临界成功指数分别提升了19.3%、17.3%、16.5%、14.0%，虚警率分别下降了28.3%，27.5%，26.7%、24.9%，有效学习了雷达数据的时空变化特征，准确预测雷达回波强度和位置。

关键词：雷达回波外推;循环神经网络;动态卷积;梯度高速公路

基金资助：苏州市科技项目(SYG202135)、苏州市社会发展项目(2023ss17)资助