基于深度学习的云导风误差订正方法

本发明公开了基于深度学习的云导风误差订正方法，包括以下步骤：收集云导风数据和再分析数据作为训练集；对训练集中的数据进行预处理；基于U‑Net网络和云导风数据自身特征构建云导风质控网络，并使用云导风质控网络对训练集数据进行训练，云导风质控网络包含下采样编码模块与上采样解码模块；基于质量评价函数，利用再分析数据作为参考数据分析云导风数据质量，并进行迭代训练；将实际采集的数据经过训练后的云导风质控网络中，再将云导风质控网络的输出数据经过同化后，输入四维变分同化系统中进行天气预报。本申请增加云导风资料的信息利用度，提高模型稳定性；使网络聚焦重要的时间帧，有效捕捉云导风资料不同时间尺度的特征。