华为杯2023数学建模F题Res-Unet网络PyTorch代码

华为杯2023数学建模F题Res-Unet网络PyTorch代码

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此代码仓库为华为杯2023数学建模竞赛F题的解决方案，主要采用基于PyTorch框架的Res-Unet网络进行短临预报。Res-Unet网络是一种改进的U-Net结构，通过引入残差连接，提高模型在处理大量雷达观测数据时的性能。

资源描述

本代码仓库包含了华为杯2023数学建模F题的PyTorch实现，适用于对深度学习有一定了解，尤其是喜欢使用PyTorch框架的用户。在此场景中，我们采用了数据驱动的方法，即深度学习方法，来对短临预报进行建模。理论上，该方法的性能会随着训练数据量的增加而提升，非常适合有大量雷达观测数据积累的短临预报领域。

当前国际上基于深度学习的短临预报模型主要分为两类：一类是基于卷积神经网络（CNNs）的模型，如U-Net等；另一类是基于循环神经网络（RNNs）的模型，如ConvLSTM、DGMR等。本代码仓库采用Res-Unet网络，旨在提供一种高效、稳定的短临预报方法。

功能说明

• 输入：临近预报的输入为前一小时（10帧）的雷达观测量（ZH、ZDR、KDP）。
• 输出：输出为后续一小时（10帧）的ZH预报。
• Z-R关系：雷达反射率和降水之间的经验性关系，通常表述为 ( R = aZ^b )，其中 ( R ) 为降水量，( Z ) 为雷达反射率，( a ) 和 ( b ) 为经验性参数，在不同地区及不同降水类型下有差异。

注意事项

• 请确保您已安装PyTorch环境，并根据需求配置相应的参数。
• 请遵守竞赛规则，不得泄露或传播与竞赛相关的任何信息。

希望这个资源对您在华为杯2023数学建模竞赛F题中的研究有所帮助！祝您竞赛顺利！

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