一种基于卷积神经网络的高低空区域联合降雨预测方法
授权
摘要
本发明提出了一种基于卷积神经网络的高低空区域联合降雨预测方法，运用相关系数法确定预测因子后，利用加权K‑means方法将所有站点以距离和风向作为权重进行分类，将与目标站点气象相关的周围站点找出，以便于协助目标站点预测降雨，再对于目标站点和周围站点的高空数据计算切变因子，将筛选出的地面因子和高空切变值结合并降维，最后输入TCN网络中建立降雨量预测模型，对目标地区未来12小时的降雨量进行预测，预测过程中充分考虑降雨的时序影响和周边地区的气象关联度。本发明方法克服了单站点、单层空间预测降雨不精确的特点，降雨预测更加准确，及时性也更强。
基本信息
专利标题 ：
一种基于卷积神经网络的高低空区域联合降雨预测方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN110728411A
申请号 ：
CN201910992079.3
公开（公告）日 ：
2020-01-24
申请日 ：
2019-10-18
授权号 ：
CN110728411B
授权日 ：
2022-04-12
发明人 ：
张鹏程曹文南贾旸旸戴启印
申请人 ：
河海大学
申请人地址 ：
江苏省南京市鼓楼区西康路1号
代理机构 ：
南京苏高专利商标事务所(普通合伙)
代理人 ：
孟红梅
优先权 ：
CN201910992079.3
主分类号 ：
G06Q10/04
IPC分类号 ：
G06Q10/04 G06K9/62 G06N3/04 G06N3/08 G06Q50/26
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06Q
专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10/00
行政；管理
G06Q10/04
预测或优化，例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
法律状态
2022-04-12 ：
授权
2020-02-25 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06Q 10/04
申请日 : 20191018
申请日 : 20191018
2020-01-24 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
文件下载
暂无PDF文件可下载
