[发明专利]一种基于改进的Naive Bayesian-CNN多目标分类算法的沙尘暴预测方法有效
| 申请号： | 201811535825.8 | 申请日： | 2018-12-14 |
| 公开（公告）号： | CN109782373B | 公开（公告）日： | 2020-04-21 |
| 发明（设计）人： | 仁庆道尔吉;李天成;李娜;邱莹 | 申请（专利权）人： | 内蒙古工业大学 |
| 主分类号： | G01W1/10 | 分类号： | G01W1/10;G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 西安智大知识产权代理事务所 61215 | 代理人： | 段俊涛 |
| 地址： | 010080 内蒙古自治区呼*** | 国省代码： | 内蒙古;15 |
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| 摘要： | 一种基于改进的Naive Bayesian‑CNN多目标分类算法的沙尘暴预测方法，以“中国强沙尘暴序列及其支撑数据集”，“中国强沙尘暴序列及其支撑数据集”和“中国陆地区域云图(IR1)”为研究对象。本发明首先考虑沙尘暴发生的地面因素，运用朴素贝叶斯算法，对气象台站收集的气象数据进行分析，建立沙尘暴预测模型；其次，考虑到大气运动也对沙尘暴发生产生影响，运用卷积神经网络算法，对红外卫星云图进行分析，建立沙尘暴预测模型；最后，运用多目标算法，对两个沙尘暴预测模型输出概率进行归一化，提出可扩展性强的一种基于改进的Naive Bayesian‑CNN多目标分类算法的沙尘暴预测方法。本发明提供的算法及沙尘暴预测方法，全面考虑地面及大气运动对沙尘暴发生的影响，符合沙尘暴发生特点。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 改进 naive bayesian cnn 多目标 分类 算法 沙尘暴 预测 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于改进的Naive Bayesian‑CNN多目标分类算法的沙尘暴预测方法，其特征在于，首先，考虑到大气运动因素对沙尘暴产生的影响，建立基于卷积神经网络算法的沙尘暴预测模型，考虑到地面气象因素对沙尘暴产生的影响，建立基于朴素贝叶斯算法的沙尘暴预测模型，然后，运用多目标算法，对两个模型进行归一化，得到基于改进的Naive Bayesian‑CNN多目标分类算法的沙尘暴预测模型，最后，利用归一化得到的模型，求解在考虑地面气象因素和大气运动因素情况下的沙尘暴发生概率。
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