改进残差网络及时序气象卫星云图的台风等级分类研究

结合了传统残差网络在数据样本小环境下分支卷积层特征的浪费问题，且考虑台风云图时空关联性强、特征复杂因素，参考日本国立情报学研究所在西北太平洋上空通过数个气象卫星拍摄的8 000多景高分辨率台风云图，编制了适应于残差神经网络的时序台风云图分类训练集和测试集。为满足数据集及台风特征，有效优化了原始残差网络的残差块，并得到了恒等映射残差块。经由增加卷积输出来促进分支通路更好的被利用，保留台风图像时序特性，提高网络性能。实验显示，W-ResNets模型在自建台风数据集上的训练精度达到99.60%,测试精度达到76.19%,相较于浅层卷积神经网络的测试精度高出8.48%,相比于使用传统的残差神经网络提高了2.87%,为进一步验证模型的泛化性能，采用MNIST通用数据集进行网络对比实验，宽残差网络得到98.786%的测试精度，优于传统残差网络。文中的W-ResNets预报模型可在小样本台风数据集推广使用。