[发明专利]一种基于分级TS气象评分的模型训练方法有效
| 申请号： | 202110463279.7 | 申请日： | 2021-04-27 |
| 公开（公告）号： | CN113128778B | 公开（公告）日： | 2022-08-26 |
| 发明（设计）人： | 张绍康;宁录游;邱升;宁家宏 | 申请（专利权）人： | 最美天气（上海）科技有限公司 |
| 主分类号： | G06Q10/04 | 分类号： | G06Q10/04;G06Q50/26;G06K9/62;G06V10/774 |
| 代理公司： | 北京中济纬天专利代理有限公司 11429 | 代理人： | 季永康 |
| 地址： | 202163 上海市崇明区中兴镇兴*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 一种 基于 分级 ts 气象 评分 模型 训练 方法 | ||
1.一种基于分级TS气象评分的模型训练方法，其特征在于步骤包括：
S1按照时间顺序计算模型中每张预测样本的分级TS气象评分；
S2计算预设时刻下的各级别TS气象评分的平均值；
S3根据损失函数计算损失值；其中loss为n个样本的损失平均值，n为样本个数，m为级别数，L为级别个数，Z是整数集合，G(l)为级别与阈值的对应关系函数
G(l)包括：降水、毛毛细雨/零星小雪、小雨/雪、中雨/雪、大雨/雪、豪雨/雪、超大豪雨/雪、暴雨/雪8个级别，l为所处级别，降水阈值单位为毫米；
TS是以G(l)为变量的函数，即TS为在预设阈值下的预兆评分的函数
其中，H为降水预报正确次数，即验证样本和预测结果均有大于等于预设阈值g的降水；F为空报次数，即验证样本无大于等于预设阈值g的降水而预测结果有；M为漏报次数，即验证样本有大于等于预设阈值g的降水而预测结果无；
S4根据损失值修正模型训练方向。
2.根据权利要求1所述的基于分级TS气象评分的模型训练方法，其特征在于，所述预测样本包括：雷达回波强度数据。
3.根据权利要求1所述的基于分级TS气象评分的模型训练方法，其特征在于，预设时刻下的各级别TS气象评分的平均值的计算公式为：
其中m为级别数，L为级别个数，G(l)为级别与阈值的对应关系函数，l为所处级别，TS是以G(l)为变量的函数，即TS为在预设阈值下的预兆评分的函数，Z是整数集合，且ts的值域为[0,1]。
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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
G06Q10-02 .预定，例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化，例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
G06Q10-06 .资源、工作流、人员或项目管理，例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源；企业规划；组织模型
G06Q10-08 .物流，例如仓储、装货、配送或运输；存货或库存管理，例如订货、采购或平衡订单
G06Q10-10 .办公自动化，例如电子邮件或群件的计算机辅助管理
