使用神经网络(REGN)可靠地估算全球降水 首字母缩略词REGN代表使用神经网络对全球降水进行稳健估计。 同时,瑞格([rɛŋn])是瑞典语中的雨。 REGN项目的目的是开发基于神经网络的GPROF算法实现。 该存储库用于收集该项目的所有代码和结果。 AGU介绍 REGN项目的中间结果已在2020年AGU的演讲中介绍 H206-07-使用神经网络从GPM被动微波观测中获取贝叶斯降水 作为会议H206的一部分-天基降水观测和估算:科学和应用的创新I。 演示文稿的幻灯片可以在找到。 运行代码 重现显示的结果所需的代码由两部分组成: regn Python程序包,该程序包实现基于QRNN的GPROF检索 和文件夹中包含的,其中包含执行数值分析的Python代码。 Python依赖项 注意:在安装任何这些依赖项之前,最好使用Python venv或conda创建一个新环境。 我们的工作基于