CN114861840A - 一种多源降水数据融合方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种多源降水数据融合方法，属于水文和气象技术领域，能够解决现有降水数据融合方法对降水估计的准确度较低的问题。所述方法包括：S1、获取地面站点处实测降水数据、卫星反演降水数据及降水影响因子数据；S2、根据实测降水数据、卫星反演降水数据及降水影响因子数据训练长短期记忆神经网络模型，获得训练后模型，并根据训练后模型获得站点处的多隐藏层权重矩阵库；S3、对站点处的多隐藏层权重矩阵库进行地理加权，并将地理加权后的多隐藏层权重矩阵库和降水影响因子数据输入训练后模型中，获得卫星反演中各网格点的误差估计值；S4、将误差估计值和卫星反演降水数据叠加，得到各网格点的降水融合值。本发明用于降水数据融合。

Description

一种多源降水数据融合方法
技术领域
本发明涉及一种多源降水数据融合方法，属于水文和气象技术领域。
背景技术
中国是一个洪涝灾害频发的国家，水文模型是模拟洪涝灾害发生过程的重要手段。降水是水文模型的重要输入源，准确实时的降水估计可以为水文气象、洪涝灾害预测提供可靠的数据支撑。降水过程的空间分布非常复杂，目前获取降水数据的主要方式有地面站点监测、卫星反演和雷达定量估计。常规的站点监测降水具有单点精度高、时间序列长的优点，但是有限的观测结果仅能代表单点或局部小范围降水，真实的降水具有明显的时空变异性，以点代面的站点降水精度较差，尤其是在站点稀少的区域，站点降水难以反应真实降水的空间变异性。雷达定量降水估计得到的数据空间分辨率高、实时性强，但容易受覆盖物或天气影响，其观测范围有限，且观测误差较大。随着国内外卫星遥感技术的发展，通过卫星获取全球范围的降水时空变化具有很大的优势，其具有覆盖面广、观测时间连续的优势，但获得的降水数据局部精度尚不足，因此通过对站点观测降水数据和卫星反演降水数据的优化组合实现两种数据的融合，进行更加精确的降水估计已成为目前的研究热点。
目前已有多种方法用于站点-卫星降水数据融合，比如地理加权回归、最优插值法、概率密度函数法等，其中地理加权回归可以在降水估计中同时考虑地理位置、高程以及其他的辅助信息，该方法在实测有效点处通过多元线性回归方程来反应降水和影响因素之间的关系，通过空间权函数实现变量间的关系随着地理空间的变化而变化。然而这些现有的站点-卫星降水数据融合方法对降水估计的准确度较低。
发明内容
本发明提供了一种多源降水数据融合方法，能够解决现有降水数据融合方法对降水估计的准确度较低的问题。
本发明提供了一种多源降水数据融合方法，所述方法包括：
S1、获取地面站点处实测降水数据、卫星反演降水数据及降水影响因子数据；
S2、根据所述实测降水数据、所述卫星反演降水数据及所述降水影响因子数据训练长短期记忆神经网络模型，获得训练后模型，并根据所述训练后模型获得站点处的多隐藏层权重矩阵库；
S3、对所述站点处的多隐藏层权重矩阵库进行地理加权，并将地理加权后的多隐藏层权重矩阵库和所述降水影响因子数据输入所述训练后模型中，获得卫星反演中各网格点的误差估计值；
S4、将所述误差估计值和所述卫星反演降水数据叠加，得到各网格点的降水融合值。
可选的，所述S1包括：
S11、获取地面站点处实测降水数据和卫星反演降水数据，并对所述实测降水数据和所述卫星反演降水数据进行质量控制；
S12、获取降水影响因子数据，并将所述降水影响因子数据重采样到与所述卫星反演降水数据相同的空间分辨率上；
S13、对处理后的实测降水数据、卫星反演降水数据及降水影响因子数据进行归一化处理。
可选的，所述S2包括：
S21、获取所述卫星反演降水数据与所述实测降水数据的差值，并将所述差值作为卫星降水与实测降水的实际误差；
S22、将所述降水影响因子数据输入长短期记忆神经网络模型中，获得卫星降水与实测降水的模拟误差；
S23、根据所述实际误差和所述模拟误差训练所述长短期记忆神经网络模型，获得训练后模型；
S24、将所述训练后模型结构输出，获得站点处的多隐藏层权重矩阵库。
可选的，所述S3包括：
S31、对所述站点处的多隐藏层权重矩阵库进行地理加权，获得卫星反演中各网格点的多隐藏层权重矩阵；
S32、对所述训练后模型中的偏置项进行插值处理，获得各网格点对应的偏置项向量；
S33、将各网格点对应的所述多隐藏层权重矩阵、所述偏置项向量和所述降水影响因子数据输入所述训练后模型中，获得各网格点的误差估计值。
可选的，所述S31包括：
S311、获取基于训练后模型的地理加权回归方程；
S312、利用所述基于训练后模型的地理加权回归方程，对所述站点处的多隐藏层权重矩阵库进行地理加权，获得卫星反演中各网格点的多隐藏层权重矩阵。
可选的，所述基于训练后模型的地理加权回归方程为：
Figure 776549DEST_PATH_IMAGE001
；
其中，
Figure 545791DEST_PATH_IMAGE002
表示站点网格
Figure 2180DEST_PATH_IMAGE003
处实测降水值，
Figure 367434DEST_PATH_IMAGE004
表示站点网格
Figure 960089DEST_PATH_IMAGE003
处卫星反演降水值，
Figure 510019DEST_PATH_IMAGE005
表示网格
Figure 578338DEST_PATH_IMAGE003
处降水实际误差，
Figure 871916DEST_PATH_IMAGE006
表示网格
Figure 460023DEST_PATH_IMAGE003
处由长短期记忆神经网络模型输出的降水模拟误差，
Figure 915275DEST_PATH_IMAGE007
表示长短期记忆神经网络模型中反映输入变量与多隐藏层权重矩阵库的多重非线性关系，
Figure 346257DEST_PATH_IMAGE008
表示网格
Figure 302580DEST_PATH_IMAGE003
处模型得到的多隐藏层权重矩阵库，
Figure 869828DEST_PATH_IMAGE009
表示网格
Figure 761561DEST_PATH_IMAGE003
处模型输入的降水影响因子数据的矩阵。
可选的，所述地理加权回归的空间权函数选用截尾函数。
可选的，在所述S22之前，所述方法还包括：
S25、设置长短期记忆神经网络模型的参数。
可选的，所述降水影响因子数据包括地形高程数据、植被覆盖指数、坡度、坡向、风速、温度、散射指数以及卫星反演降水数据均值中的任意几种。
可选的，所述质量控制包括缺失值插补、异常值剔除和消除噪声。
本发明能产生的有益效果包括：
本发明提供的多源降水数据融合方法，通过获取地面雨量站点处实测降水数据和遥感卫星反演降水数据，以及降水影响因子数据；然后在降水实测站点处构建深层长短期记忆神经网络模型，模型输入为降水影响因子数据，模型的输出为卫星降水背景场与实测降水值的模拟误差，进而可得到实测站点处的多隐藏层权重矩阵库；接着对实测站点处的多隐藏层权重矩阵库进行地理加权，再通过训练后模型回归分析可得到各网格点的背景场的误差估计值；最后在“加法模式”框架下将背景场的误差估计值和卫星降水背景值叠加，得到各网格点的降水融合值，实现站点数据与卫星遥感的融合。本发明基于深度学习方法，利用了大数据技术，有效模拟了降水误差及其影响因素之间的非线性关系；地理加权回归算法反映了降水空间变量关系的非平稳性，充分发挥两种数据源的优势，提高了水文模型输入的精度。
附图说明
图1为本发明实施例提供的多源降水数据融合方法流程图；
图2为本发明实施例提供的多源降水数据融合方法框图；
图3为本发明实施例提供的深层长短期记忆神经网络模型重复模块示意图；
图4为本发明实施例提供的深层长短期记忆神经网络模型cell结构示意图。
具体实施方式
下面结合实施例详述本发明，但本发明并不局限于这些实施例。
本发明实施例提供了一种多源降水数据融合方法，该方法结合了深层长短期记忆神经网络与地理加权回归算法，借助深度学习有效模拟降水及其影响变量的非线性复杂关系，融合实测降水和卫星降水产品，充分发挥两种数据的优势，为水文模型的输入提供数据支撑。在一具体实施例中，以黄河源区为应用流域，融合IMERG-F卫星降水产品，其最小空间分辨率为0.1°，时间分辨率最高达0.5小时，基于两种数据源的融合可以得到研究流域的高精度降水估计。
如图1至图4所示，所述方法包括：
S1、获取地面站点处实测降水数据、卫星反演降水数据及降水影响因子数据。
其中，降水影响因子数据包括地形高程数据（Digital Elevation Model，简称DEM）、植被覆盖指数（Normalized Vegetation Index，简称NDVI）、坡度、坡向、风速、温度、散射指数以及卫星反演降水数据多年均值等，本发明实施例对此不做限定。
在获取降水及其影响因子数据后，可以对这些数据进行预处理。
具体的预处理方式包括：
S11、获取地面站点处实测降水数据和卫星反演降水数据，并对实测降水数据和卫星反演降水数据进行质量控制。
其中，质量控制主要包括缺失值插补、异常值剔除和消除噪声。
S12、获取降水影响因子数据，并将降水影响因子数据重采样到与卫星反演降水数据相同的空间分辨率上。示例的，空间分辨率可以为0.1°×0.1°。
S13、对处理后的实测降水数据、卫星反演降水数据及降水影响因子数据进行归一化处理。在实际应用中，归一化的范围控制在[0，1]之间。
S2、根据实测降水数据、卫星反演降水数据及降水影响因子数据训练长短期记忆神经网络模型，获得训练后模型，并根据训练后模型获得站点处的多隐藏层权重矩阵库。
具体包括：
S21、获取卫星反演降水数据与实测降水数据的差值，并将差值作为卫星降水与实测降水的实际误差。
S22、将降水影响因子数据输入长短期记忆神经网络模型中，获得卫星降水与实测降水的模拟误差。
在S22之前，所述方法还包括：
S25、设置长短期记忆神经网络模型的参数。
具体可以包括：设置模型cell个数、隐藏层层数、滑窗大小、学习率、最大迭代次数、丢弃概率、选择合适的激活函数。其中，模型cell个数与滑窗大小、样本个数有关。
示例的，可以设置隐藏层层数为4层、滑窗大小为8、学习率0.0005、最大迭代次数200代、丢弃概率0.2、激活函数选择relu函数。
在S22中将输入变量带入模型，经过多个cell循环、多隐藏层迭代得到卫星降水背景场与实测降水值的模拟误差。
参考图3和图4所示，在模型中，每个cell中包含四个门，样本数据导入每个重复模块进行降水误差模拟预测，主要包括：
将当前时段滑动窗口内降水影响因子（即滑窗内降水影响因子）变维度后作为当前时刻输入数据
Figure 289625DEST_PATH_IMAGE010
，通过“遗忘门”忘记容易导致错误预测的信息，
Figure 925006DEST_PATH_IMAGE011
时刻遗忘门矩阵
Figure 346760DEST_PATH_IMAGE012
计算公式为：
Figure 534027DEST_PATH_IMAGE013
；
式中，
Figure 674022DEST_PATH_IMAGE014
为激活函数，
Figure 254039DEST_PATH_IMAGE015
为遗忘门权重矩阵，
Figure 530299DEST_PATH_IMAGE016
表示上一时刻即
Figure 763835DEST_PATH_IMAGE017
时刻模型的输出，
Figure 515759DEST_PATH_IMAGE018
表示遗忘门偏置顶。图3中，
Figure 492942DEST_PATH_IMAGE019
为
Figure 889288DEST_PATH_IMAGE020
时刻输入数据，
Figure 169091DEST_PATH_IMAGE021
表示
Figure 283678DEST_PATH_IMAGE011
时刻（即当前时刻）模型的输出；
Figure 798973DEST_PATH_IMAGE022
为
Figure 440038DEST_PATH_IMAGE023
时刻输入数据，
Figure 15376DEST_PATH_IMAGE024
表示
Figure 492625DEST_PATH_IMAGE023
时刻模型的输出；
Figure 811611DEST_PATH_IMAGE025
为
Figure 916970DEST_PATH_IMAGE026
时刻输入数据，
Figure 53422DEST_PATH_IMAGE027
表示
Figure 611443DEST_PATH_IMAGE028
时刻模型的输出。
模型“输入门”通过以下公式计算要在cell状态中加入的新信息：
Figure 999699DEST_PATH_IMAGE029
；
Figure 834931DEST_PATH_IMAGE030
；
式中，
Figure 17650DEST_PATH_IMAGE031
表示输入门矩阵，
Figure 328546DEST_PATH_IMAGE032
表示输入门权重矩阵，
Figure 379547DEST_PATH_IMAGE033
表示输入门偏置项，
Figure 193920DEST_PATH_IMAGE034
表示当前的记忆，
Figure 688486DEST_PATH_IMAGE035
表示输入信息的权重矩阵，
Figure 221098DEST_PATH_IMAGE036
表示当前记忆偏置项。
模型“更新门”将旧的cell状态
Figure 685578DEST_PATH_IMAGE037
更新为新的cell状态
Figure 744670DEST_PATH_IMAGE038
：
Figure 269192DEST_PATH_IMAGE039
；
式中，
Figure 554680DEST_PATH_IMAGE040
表示
Figure 698216DEST_PATH_IMAGE041
时刻的信息，
Figure 752760DEST_PATH_IMAGE038
表示当前的状态。
将更新门得到的新cell状态通过tanh网络层，与通过“输出门”决定要输出的部分相乘，得到需要输出的部分，计算公式如下：
Figure 572817DEST_PATH_IMAGE042
；
Figure 814443DEST_PATH_IMAGE043
；
式中，
Figure 886304DEST_PATH_IMAGE044
表示输出门矩阵，
Figure 670720DEST_PATH_IMAGE045
表示输出门权重矩阵，
Figure 537045DEST_PATH_IMAGE046
表示输出门偏置项，
Figure 531546DEST_PATH_IMAGE047
表示
Figure 266153DEST_PATH_IMAGE048
时刻的输出，即该时刻的降水模拟误差值。
S23、根据实际误差和模拟误差训练长短期记忆神经网络模型，获得训练后模型。
在实际应用中，通过误差反向传播算法更新模型参数，使得降水模拟误差与实际误差的损失最小，进而得到训练后模型。
S24、将训练后模型结构输出，获得站点处的多隐藏层权重矩阵库。
S3、对站点处的多隐藏层权重矩阵库进行地理加权，并将地理加权后的多隐藏层权重矩阵库和降水影响因子数据输入训练后模型中，获得卫星反演中各网格点的误差估计值。
具体包括：
S31、对站点处的多隐藏层权重矩阵库进行地理加权，获得卫星反演中各网格点的多隐藏层权重矩阵。
包括：S311、获取基于训练后模型的地理加权回归方程。
其中，站点处地理加权回归方程由训练后的深层长短期记忆神经网络模型提供。基于训练后模型的地理加权回归方程为：
Figure 29709DEST_PATH_IMAGE049
；
式中，
Figure 942302DEST_PATH_IMAGE050
表示站点网格
Figure 424099DEST_PATH_IMAGE051
处实测降水值，
Figure 837762DEST_PATH_IMAGE052
表示站点网格
Figure 580459DEST_PATH_IMAGE051
处卫星反演降水值，
Figure 788587DEST_PATH_IMAGE053
表示网格
Figure 757680DEST_PATH_IMAGE051
处降水实际误差，
Figure 319242DEST_PATH_IMAGE054
表示网格
Figure 322970DEST_PATH_IMAGE051
处由深层长短期记忆神经网络模型输出的降水模拟误差，
Figure 436420DEST_PATH_IMAGE055
表示深层长短期记忆神经网络模型中反映输入变量与多隐藏层权重矩阵库的多重非线性关系，
Figure 17443DEST_PATH_IMAGE056
表示网格
Figure 507330DEST_PATH_IMAGE051
处模型得到的多隐藏层权重矩阵库，主要由各个隐藏层各个cell中的多个权重矩阵
Figure 240931DEST_PATH_IMAGE057
组成，单个隐藏层的权重矩阵具体表示如下：
Figure 790861DEST_PATH_IMAGE058
；
式中，
Figure 734546DEST_PATH_IMAGE059
、
Figure 152758DEST_PATH_IMAGE060
、
Figure 599920DEST_PATH_IMAGE061
和
Figure 461697DEST_PATH_IMAGE062
表示网格
Figure 627099DEST_PATH_IMAGE051
处第
Figure 458788DEST_PATH_IMAGE063
层隐藏层第1个cell对应的遗忘门、输入门、输入信息和输出门的权重矩阵，
Figure 150670DEST_PATH_IMAGE064
为单个隐藏层中cell个数，
Figure 42402DEST_PATH_IMAGE065
表示网格
Figure 960680DEST_PATH_IMAGE051
处第
Figure 205848DEST_PATH_IMAGE063
层隐藏层的权重矩阵，
Figure 627602DEST_PATH_IMAGE063
个隐藏层对应的
Figure 955815DEST_PATH_IMAGE066
构成多隐藏层权重矩阵库
Figure 954864DEST_PATH_IMAGE067
；
Figure 659514DEST_PATH_IMAGE068
表示网格
Figure 935775DEST_PATH_IMAGE051
处模型输入变量（DEM、NDVI、坡度、坡向、风速、温度、散射指数以及卫星反演降水多年均值）的矩阵，表示如下：
Figure 310256DEST_PATH_IMAGE069
；
式中，
Figure 671967DEST_PATH_IMAGE070
表示网格
Figure 773784DEST_PATH_IMAGE071
处第
Figure 638972DEST_PATH_IMAGE063
层隐藏层第1个cell的输入变量矩阵。
S312、利用基于训练后模型的地理加权回归方程，对站点处的多隐藏层权重矩阵库进行地理加权，获得卫星反演中各网格点的多隐藏层权重矩阵。
其中，地理加权回归的空间权函数可以选用截尾函数。截尾函数计算公式为：
Figure 433621DEST_PATH_IMAGE072
；
式中，
Figure 282629DEST_PATH_IMAGE073
表示网格
Figure 938869DEST_PATH_IMAGE074
处的多隐藏层权重矩阵库，其由网格
Figure 189722DEST_PATH_IMAGE074
与站点
Figure 30639DEST_PATH_IMAGE075
之间的距离
Figure 515014DEST_PATH_IMAGE076
来确定，
Figure 833999DEST_PATH_IMAGE077
为非负衰减参数，用以描述权重与距离之间的函数关系，当
Figure 204938DEST_PATH_IMAGE078
为0时，权重
Figure 826543DEST_PATH_IMAGE079
达到最大值为1，随着网格
Figure 650143DEST_PATH_IMAGE074
与站点
Figure 772820DEST_PATH_IMAGE075
之间距离
Figure 122898DEST_PATH_IMAGE080
的增大，
Figure 305618DEST_PATH_IMAGE081
逐渐减小。
S32、对训练后模型中的偏置项进行插值处理，获得各网格点对应的偏置项向量。
在实际应用中，可以利用克里金插值法对站点处“遗忘门”、“输入门”、“输出门”三个门的偏置项即
Figure 491880DEST_PATH_IMAGE082
进行插值，得到空间各网格点每个cell内的偏置项向量。
S33、将各网格点对应的多隐藏层权重矩阵、偏置项向量和降水影响因子数据输入训练后模型中，获得各网格点的误差估计值。
S4、将误差估计值和卫星反演降水数据叠加，得到各网格点的降水融合值。
在本发明实施例中，各网格点的降水融合值由以下公式得到：
Figure 683827DEST_PATH_IMAGE083
；
式中，
Figure 622833DEST_PATH_IMAGE084
表示网格
Figure 976454DEST_PATH_IMAGE074
处降水融合值，
Figure 774645DEST_PATH_IMAGE085
表示网格
Figure 848912DEST_PATH_IMAGE074
处卫星降水，
Figure 48949DEST_PATH_IMAGE086
表示利用训练后深层长短期记忆神经网络模型得到的各网格点降水背景场的误差估计值。
本发明通过获取地面雨量站点处实测降水数据和遥感卫星反演降水数据，以及降水影响因子数据；然后在降水实测站点处构建深层长短期记忆神经网络模型，模型输入为降水影响因子数据，模型的输出为卫星降水背景场与实测降水值的模拟误差，进而可得到实测站点处的多隐藏层权重矩阵库；接着对实测站点处的多隐藏层权重矩阵库进行地理加权，再通过训练后模型回归分析可得到各网格点的背景场的误差估计值；最后在“加法模式”框架下将背景场的误差估计值和卫星降水背景值叠加，得到各网格点的降水融合值，实现站点数据与卫星遥感的融合。本发明基于深度学习方法，利用了大数据技术，有效模拟了降水误差及其影响因素之间的非线性关系；地理加权回归算法反映了降水空间变量关系的非平稳性，充分发挥两种数据源的优势，提高了水文模型输入的精度。
以上所述，仅是本申请的几个实施例，并非对本申请做任何形式的限制，虽然本申请以较佳实施例揭示如上，然而并非用以限制本申请，任何熟悉本专业的技术人员，在不脱离本申请技术方案的范围内，利用上述揭示的技术内容做出些许的变动或修饰均等同于等效实施案例，均属于技术方案范围内。

Claims (10)

1.一种多源降水数据融合方法，其特征在于，所述方法包括：
S1、获取地面站点处实测降水数据、卫星反演降水数据及降水影响因子数据；
S2、根据所述实测降水数据、所述卫星反演降水数据及所述降水影响因子数据训练长短期记忆神经网络模型，获得训练后模型，并根据所述训练后模型获得站点处的多隐藏层权重矩阵库；
S3、对所述站点处的多隐藏层权重矩阵库进行地理加权，并将地理加权后的多隐藏层权重矩阵库和所述降水影响因子数据输入所述训练后模型中，获得卫星反演中各网格点的误差估计值；
S4、将所述误差估计值和所述卫星反演降水数据叠加，得到各网格点的降水融合值。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述S1包括：
S11、获取地面站点处实测降水数据和卫星反演降水数据，并对所述实测降水数据和所述卫星反演降水数据进行质量控制；
S12、获取降水影响因子数据，并将所述降水影响因子数据重采样到与所述卫星反演降水数据相同的空间分辨率上；
S13、对处理后的实测降水数据、卫星反演降水数据及降水影响因子数据进行归一化处理。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述S2包括：
S21、获取所述卫星反演降水数据与所述实测降水数据的差值，并将所述差值作为卫星降水与实测降水的实际误差；
S22、将所述降水影响因子数据输入长短期记忆神经网络模型中，获得卫星降水与实测降水的模拟误差；
S23、根据所述实际误差和所述模拟误差训练所述长短期记忆神经网络模型，获得训练后模型；
S24、将所述训练后模型结构输出，获得站点处的多隐藏层权重矩阵库。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述S3包括：
S31、对所述站点处的多隐藏层权重矩阵库进行地理加权，获得卫星反演中各网格点的多隐藏层权重矩阵；
S32、对所述训练后模型中的偏置项进行插值处理，获得各网格点对应的偏置项向量；
S33、将各网格点对应的所述多隐藏层权重矩阵、所述偏置项向量和所述降水影响因子数据输入所述训练后模型中，获得各网格点的误差估计值。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述S31包括：
S311、获取基于训练后模型的地理加权回归方程；
S312、利用所述基于训练后模型的地理加权回归方程，对所述站点处的多隐藏层权重矩阵库进行地理加权，获得卫星反演中各网格点的多隐藏层权重矩阵。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述基于训练后模型的地理加权回归方程为：
Figure 540100DEST_PATH_IMAGE001
；
其中，
Figure 560009DEST_PATH_IMAGE002
表示站点网格
Figure 969125DEST_PATH_IMAGE003
处实测降水值，
Figure 23668DEST_PATH_IMAGE004
表示站点网格
Figure 843726DEST_PATH_IMAGE003
处卫星反演降水值，
Figure 616509DEST_PATH_IMAGE005
表示网格
Figure 422791DEST_PATH_IMAGE003
处降水实际误差，
Figure 207208DEST_PATH_IMAGE006
表示网格
Figure 73533DEST_PATH_IMAGE003
处由长短期记忆神经网络模型输出的降水模拟误差，
Figure 192667DEST_PATH_IMAGE007
表示长短期记忆神经网络模型中反映输入变量与多隐藏层权重矩阵库的多重非线性关系，
Figure 802640DEST_PATH_IMAGE008
表示网格
Figure 831776DEST_PATH_IMAGE003
处模型得到的多隐藏层权重矩阵库，
Figure 744368DEST_PATH_IMAGE009
表示网格
Figure 226165DEST_PATH_IMAGE003
处模型输入的降水影响因子数据的矩阵。
7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述地理加权回归的空间权函数选用截尾函数。
8.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在所述S22之前，所述方法还包括：
S25、设置长短期记忆神经网络模型的参数。
9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述降水影响因子数据包括地形高程数据、植被覆盖指数、坡度、坡向、风速、温度、散射指数以及卫星反演降水数据均值中的任意几种。
10.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述质量控制包括缺失值插补、异常值剔除和消除噪声。
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