用机器学习、卫星、热力学和原位观测改进部分冰覆盖预测
公开
摘要
一种预测水体上的冰覆盖的计算机实现的方法，包括：用热力学模块生成第一冰覆盖预测，以及用机器学习模块生成第二冰覆盖预测。将第一冰覆盖预测与第二冰覆盖预测相组合以生成组合冰覆盖预测。基于组合冰覆盖预测与冰覆盖观测的比较，计算误差统计，并且基于误差统计来更新组合冰覆盖预测。
基本信息
专利标题 ：
用机器学习、卫星、热力学和原位观测改进部分冰覆盖预测
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114582440A
申请号 ：
CN202111433899.2
公开（公告）日 ：
2022-06-03
申请日 ：
2021-11-29
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
C·D·沃森G·A·R·奥格E·M·道
申请人 ：
国际商业机器公司
申请人地址 ：
美国纽约
代理机构 ：
北京市中咨律师事务所
代理人 ：
刘薇
优先权 ：
CN202111433899.2
主分类号 ：
G16C20/70
IPC分类号 ：
G16C20/70 G16C10/00 G16C20/10
IPC结构图谱
G
G部——物理
G16
特别适用于特定应用领域的信息通信技术
G16C
计算化学;化学信息学; 计算材料科学
G16C20/70
•机器学习，数据挖掘或化学统计学
法律状态
2022-06-03 ：
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。
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