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摘要。天气预报需要立即决策的确定性结果，也需要评估不可能的概率结果。但是，确定性模型可能无法完全捕获天气可能性的规范，概率预测可能缺乏特定计划所需的精确度，因为该领域旨在提高准确性和可靠性，因此面临重大挑战。在本文中，我们提出了基于确定性指导的扩散模型（DGDM），以利用确定性和概率天气前铸造模型的好处。DGDM集成了确定性分支和扩散模型作为概率分支，以提高预测精度，同时提供概率预测。此外，我们还引入了序列方差时间表，该序列方差时间表从不久的将来到遥远的未来进行了预测。此外，我们通过使用确定性分支的结果来提出截断的扩散，以截断差异模型的反向过程以控制不确定性。我们在移动MNIST上对DGDM进行了广泛的分析。此外，我们评估了Pacific Northwest风暴（PNW）typhoon卫星数据集的DGDM的有效性，用于区域极端天气预测，以及在WeatherBench数据集上用于全球天气预测数据集。实验结果表明，DGDM不仅在全球预测中，而且在区域预测方案中都能达到最先进的绩效。该代码可在以下网址提供：https：//github.com/donggeun-yoon/dgdm。
具有确定性指导扩散模型
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