一种雷暴大气电场变化规律的预测方法
公开
摘要
本发明公开一种雷暴大气电场变化规律的预测方法，包括如下步骤：构建有向无环图网络：利用函数式API构建双路有向无环图深度学习网络，并行的两条支路均由1维卷积神经网络结构和长短时记忆神经网络结构顺序连接而成；训练有向无环图网络：将大气电场特性数据划分为覆盖时段相同的若干个数据样本，输入网络进行训练；预测大气电场变化规律：获取新的大气电场数据样本，输入训练好的网络，输出为未来时刻的大气电场；绘制循环预测的输出即可得到电场变化曲线及规律。
基本信息
专利标题 ：
一种雷暴大气电场变化规律的预测方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114580297A
申请号 ：
CN202210240835.9
公开（公告）日 ：
2022-06-03
申请日 ：
2022-03-10
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
张琪石立华陈海林段艳涛付尚琛
申请人 ：
中国人民解放军陆军工程大学
申请人地址 ：
江苏省南京市秦淮区后标营路88号
代理机构 ：
北京力量专利代理事务所(特殊普通合伙)
代理人 ：
刘一霖
优先权 ：
CN202210240835.9
主分类号 ：
G06F30/27
IPC分类号 ：
G06F30/27 G06N3/04 G06N3/08
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06F
电数字数据处理
G06F30/27
使用机器学习，例如人工智能，神经网络，支持向量机或训练模型
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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