[发明专利]一种基于统计动力的中长期降雨分级耦合预报方法及系统有效

专利信息
申请号: 202010463013.8 申请日: 2020-05-27
公开(公告)号: CN111665575B 公开(公告)日: 2021-01-05
发明(设计)人: 徐高洪;邴建平;陈璐;王栋;徐长江;杨鑫;贾建伟;邓鹏鑫;汪飞;李林娟;刘昕;何康洁;吴常运 申请(专利权)人: 长江水利委员会水文局;华中科技大学
主分类号: G01W1/10 分类号: G01W1/10;G01W1/14;G06K9/62;G06N3/08
代理公司: 华中科技大学专利中心 42201 代理人: 李智
地址: 430010 湖北*** 国省代码: 湖北;42
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摘要: 发明公开了一种基于统计动力的中长期降雨分级耦合预报方法及系统,属于降雨预报领域,包括:模型训练阶段:搜集目标区域和全球尺度的历史水文气象数据,并建立涵盖统计学模型和动力学模型的中长期降雨预报模型库,对于其中的每一个降雨预报模型,利用该模型对不同历史时间段的降雨量进行预报,并将预报结果划分为k个降雨量等级;基于神经网络建立各降雨量等级对应的耦合预报模型,并结合同期实测降雨量对其进行训练;降雨预报阶段:利用各降雨预报模型分别预报目标时间段的降雨量,确定相应的降雨量等级,并选取对应的耦合预报模型耦合各预报结果,得到最终预报结果。本发明能够提高中长期降雨预报的精度,并延长降雨预报的预见期。
搜索关键词: 一种 基于 统计 动力 中长期 降雨 分级 耦合 预报 方法 系统
【主权项】:
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