2023研究生数学建模F题强对流降水临近预报，全套详细代码加思路，九大文件手把手教你，附有结果图

问题 1 思路 2023 华为杯研究生数学建模 F 题问题 1： 如何有效应用双偏振变量改进强对流预 报，仍是目前气象预报的重点难点问题。请利用题目提供的数据，建立可提取用 于强对流临近预报双偏振雷达资料中微物理特征信息的数学模型。 临近预报的输 入为前面一小时（10 帧）的雷达观测量（ZH 、ZDR、KDP），输出为后续一小时 （10 帧）的 ZH 预报。 要建立一个数学模型来提取双偏振雷达资料中的微物理特征信息以改进强对流 预报， 可以使用深度学习方法， 特别是卷积神经网络 （CNN） 或循环神经网络 （RNN） 。 以下是一个可能的方法： 数据准备： 收集包括雷达观测数据（ZH、ZDR、KDP）和后续一小时内的 ZH 预报的历史数据 集。确保数据集包含各种强对流天气事件的样本，以涵盖不同的气象条件。 对雷达观测数据进行预处理，包括归一化和标准化，以确保数据的一致性和可比 性。 模型架构： 在深度学习中，可以选择使用卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN）的变 种，具体取决于数据的时间序列性质。以下是一种可能的模型架构： 输入: (10 帧)