[发明专利]基于卷积神经网络的闪电频数预报方法有效
| 申请号： | 202010836991.2 | 申请日： | 2020-08-19 |
| 公开（公告）号： | CN113376711B | 公开（公告）日： | 2022-11-04 |
| 发明（设计）人： | 郭树昌;杨毅;刘鹏;甘茹蕙;杨志达 | 申请（专利权）人： | 兰州大学 |
| 主分类号： | G01W1/10 | 分类号： | G01W1/10;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 兰州嘉诺知识产权代理事务所(普通合伙) 62202 | 代理人： | 郭海 |
| 地址： | 730000 甘肃*** | 国省代码： | 甘肃;62 |
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| 摘要： | 本发明涉及闪电频数预报技术，具体涉及基于卷积神经网络的闪电频数预报方法，包括如下步骤：A：建立模型；B：训练模型；C：进行预报；使用中尺度气象模式WRF对预报时刻物理量的预报结果和预报时刻过去3小时的闪电观测资料，使用卷积神经网络方法提取特征，训练模型并进行预报，改进闪电的频数预报，使用卷积神经网络算法对于高时空分辨率的闪电频数有较好的预报效果，同时具有用时短、自适应性较强等优点，预报评分显著提高，取代了传统预报闪电发生概率的方法，可应用在电力、交通、森林防火等多个方面，为人类生产生活提供了有效保障。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 卷积 神经网络 闪电 频数 预报 方法 | ||
【主权项】：
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