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本发明公开了一种基于Diffusion和ViT的降尺度方法，包括以下步骤：S1建立低分辨率数值模式降水预报与高分辨率降水观测样本，并进行预处理；S2构建Diffusion‑Vision‑Transformer降水预报模型；S3训练模型，直至Diffusion‑Vision‑Transformer的误差收敛，保存模型并进行预测；本发明通过利用Vision Transformer模型代替原始Diffusion模型中的U‑Net结构，大幅提高模型的训练效率，减低模型用于预测的时间。

📄 202311525721X 📂 G06F30_27 👤 南京信息工程大学,无锡学院,南京气象科技创新研究院,中国人民解放军国防科技大学 📅 2023-11-16

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一种基于Diffusion和ViT的降尺度方法

202311525721X · 南京信息工程大学,无锡学院,南京气象科技创新研究院,中国人民解放军国防科技大学

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