[发明专利]高空间分辨率的精细化大气水平能见度自动预报方法及系统有效
申请号: | 201910756480.7 | 申请日: | 2019-08-16 |
公开(公告)号: | CN110471131B | 公开(公告)日: | 2023-04-18 |
发明(设计)人: | 李昕蓓;张苏平;衣立;崔丛欣;韩美;潘宁 | 申请(专利权)人: | 中国海洋大学 |
主分类号: | G01W1/10 | 分类号: | G01W1/10;G06N3/0464;G06N3/0499;G06F18/214 |
代理公司: | 青岛海昊知识产权事务所有限公司 37201 | 代理人: | 张中南 |
地址: | 266100 山*** | 国省代码: | 山东;37 |
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摘要: | 本发明涉及一种高空间分辨率的精细化大气水平能见度自动预报方法及系统。全面分析和处理大气数值模式数据和自动气象站观测数据,以空间水平距离最小原则建立大型数据集;将数据集输入到深度神经网络框架中,经过多个隐藏层后,得到了一个预报因子和标签之间的非线性关系,又经过深度神经网络神经元的反馈学习不断调整权重,训练出一个能分辨预报因子整体特征的能见度模型;再配合插值方法得到高空间分辨率的能见度精细化预报,有效解决了现有技术中能见度预报准确度差,空间分辨率不高以及自动化程度低的问题,从而为发生在海上、内陆、港口上的局地低能见度灾害提供可靠预警,有望成为气象台站预报能见度的得力工具。 | ||
搜索关键词: | 空间 分辨率 精细 大气 水平 能见度 自动 预报 方法 系统 | ||
【主权项】:
1.一种高空间分辨率的精细化大气水平能见度自动预报方法,其特征在于包括以下步骤:/n首先利用已有的大气数值模式数据和自动气象站观测数据,并且以水平距最小原则建立包含预报因子与标签的大型数据集;/n然后输入上述大型数据集到已有的深度神经网络框架中,随机分配神经元权重,预报因子经过上述深度神经网络的输入层和上述深度神经网络的第一个隐藏层,得到预报因子与标签之间的多个线性关系和相应的输出结果;/n再将上述深度神经网络的Relu激活函数施加在上述输出结果上,得到非线性关系和下一个输出结果,作为第二个隐藏层的输入;/n如此经由5-10个隐藏层后,即得到了预报因子和标签之间的非线性关系,且经过上述深度神经网络神经元的反馈学习不断调整权重,训练出一个能根据预报因子给出能见度的模型,即最终得到选定区域的能见度模型,从而实现大气能见度值和能见度等级的初级自动预报;/n对上述的大气能见度值和能见度等级的初级自动预报结果进行反距离权重插值计算,得到空间分辨率米级的能见度结果。/n
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