[发明专利]一种基于深度学习和数值天气预报的天气现象预报方法有效

专利信息
申请号: 201810098850.8 申请日: 2018-01-31
公开(公告)号: CN108399469B 公开(公告)日: 2022-04-12
发明(设计)人: 程文聪;邢平 申请(专利权)人: 中国人民解放军空军研究院战场环境研究所
主分类号: G06Q10/04 分类号: G06Q10/04;G06N3/04;G06N3/08
代理公司: 中国航天科技专利中心 11009 代理人: 范晓毅
地址: 100085 北京*** 国省代码: 北京;11
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摘要: 发明公开了一种基于深度学习和数值天气预报的天气现象预报方法,包括:根据数值天气预报产品和天气现象观测数据,构建训练数据集;根据深度学习网络模型对所述训练数据集进行训练,得到预估预报模型;从所述数值天气预报中提取预报场数据片段;将提取的预报场数据片段作为所述预估预报模型的输入数据,得到天气现象分类结果,将所述天气现象分类结果作为天气现象预报结果进行输出。本发明利用深度学习网络的非线性映射能力和对栅格数据的信息提取能力,基于数值天气预报数据和历史天气现象观测数据,实现对未来天气现象的预报。
搜索关键词: 一种 基于 深度 学习 数值 天气预报 天气现象 预报 方法
【主权项】:
1.一种基于深度学习和数值天气预报的天气现象预报方法,其特征在于,包括:根据数值天气预报产品和天气现象观测数据,构建训练数据集;根据深度学习网络模型对所述训练数据集进行训练,得到预估预报模型;从所述数值天气预报中提取预报场数据片段;将提取的预报场数据片段作为所述预估预报模型的输入数据,得到天气现象分类结果,将所述天气现象分类结果作为天气现象预报结果进行输出。
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