[发明专利]一种基于深层神经网络的台风路径预报方法在审
| 申请号： | 202010993580.4 | 申请日： | 2020-09-21 |
| 公开（公告）号： | CN112149349A | 公开（公告）日： | 2020-12-29 |
| 发明（设计）人： | 徐青;王充 | 申请（专利权）人： | 河海大学 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06N3/04;G01W1/00 |
| 代理公司： | 南京苏高专利商标事务所(普通合伙) 32204 | 代理人： | 徐红梅 |
| 地址： | 210098*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深层神经网络的台风路径预报方法，包括：S1、确定要预报的时刻，并获取m个预报机构的台风路径预报结果；S2、将步骤S1中获取的m个预报机构的台风路径预报结果按预报机构顺序排列成2个m×1大小的矩阵；S3、将步骤S2中的矩阵分别输入台风路径预报模型，得到台风路径预报结果。本发明构建的DNN台风路径预报模型，不需要占用庞大的计算机资源，耗时极短，计算效率高。与传统的集合预报方法相比，该方法是一种非线性的方法，能更好地模拟不同输入因子之间的相互作用，并且不需要人工调整经验参数，保证了方法的客观性与准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深层 神经网络 台风 路径 预报 方法 | ||
【主权项】：
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