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基于时空条件的扩散模型迭代矫正降水量本发明公开了一种基于时空条件的扩散模精度和时效性，尤其适用于极端天气事件的预聚类算法将M帧雷达图像分类为不同类别，从而根据类别选择相应的预测模型，进行多任务预23)对提取的M帧雷达图像特征串联后，利用k_4)基于聚类结果，选择对应类别的预测模型对不同类6)在每个时间段对预测结果进行迭代校正，逐步输入2.根据权利要求1所述的基于时空条件的扩散模型迭代矫正降水量预测方法，其特征3.根据权利要求1所述的基于时空条件的扩散模型迭代矫正降水量预测方法，其特征4.根据权利要求1所述的基于时空条件的扩散模型迭代矫正降水量预测方法，其特征5.根据权利要求1所述的基于时空条件的扩散模型迭代矫正降水量预测方法，其特征6.根据权利要求1所述的基于时空条件的扩散模型迭代矫正降水量预测方法，其特征7.根据权利要求1所述的基于时空条件的扩散模型迭代矫正降水量预测方法，其特征8.根据权利要求1所述的基于时空条件的扩散模型迭代矫正降水量预测方法，其特征9.根据权利要求1所述的基于时空条件的扩散模型迭代矫正降水量预测方法，其特征34件的去噪扩散概率模型预测雷达回波反射图像的面表现出较大优势，但由于传统深度学习模型在复杂动态系统中的非线性表示能力有限，5[0010]当前的深度学习方法在条件信息与预测结果之间的依赖关系构建方面存在不态Z0开始，经过多层迭代更新到ZT，以生成最终的预测结果。在隐藏空间中，我们引入了(E2力(MSA)和多层感知器(MLP)模块，通过逐层处理输入数据来提取深层特征。在每个V6然后通过三个TB块连续处理。每个TB块中包括利用规范化层以提升数值稳定性，训练，即将模型的上一步输出的最后4帧(比如T17:20)以及其他条件作为第二个模型的条件发，首先生成初步预测结果T1:20。在每一个预测时间段，取上阶段预测的最后4帧(比如共展示了1个预测模型和3个矫正模型的联合预报，能够预测80帧图像。如果每帧间隔5分[0026]步骤2：M帧雷达图像的特征提取与聚类分类M帧雷达图像的降水分布信息不属于7多头自注意力机制和多层感知器逐层提取深层特征，捕捉时空特征之间的长时间依赖关[0029]步骤5：迭代校正模型的长时间序列预测优化预测模型首先在初始时间点(例如

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