[发明专利]基于卷积LSTM神经网络的云层轨迹预测方法及系统有效
| 申请号： | 202011185873.6 | 申请日： | 2020-10-29 |
| 公开（公告）号： | CN112417752B | 公开（公告）日： | 2022-11-08 |
| 发明（设计）人： | 牛四杰;王丽梅;韩天昊;周雪松 | 申请（专利权）人： | 济南大学 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06T7/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 济南诚智商标专利事务所有限公司 37105 | 代理人： | 李修杰 |
| 地址： | 250022 山东*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于卷积LSTM神经网络的云层轨迹预测方法及系统，方法包括以下步骤：步骤1，获取目标云层的雷达反射率因子图像；步骤2、对雷达反射率因子图像数据进行预处理操作；步骤3、构造雷达反射率因子图像数据集，所述雷达反射率因子图像数据集包括训练集和测试集；步骤4、结合卷积LSTM神经网络、编码‑解码器、原始卷积层和原始反卷积层构建时空序列云轨迹预测模型；步骤5、利用训练集的数据训练时空序列云轨迹预测模型；步骤6、利用训练后的时空序列云轨迹预测模型对实时数据进行云层轨迹预测。本发明能够提高云层轨迹预测的效率和准确度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 卷积 lstm 神经网络 云层 轨迹 预测 方法 系统 | ||
【主权项】：
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