[发明专利]基于时空序列聚类算法和LSTM神经网络雷电预测方法有效
申请号: | 202011617345.3 | 申请日: | 2020-12-30 |
公开(公告)号: | CN112668790B | 公开(公告)日: | 2023-07-25 |
发明(设计)人: | 孟宇航;付章杰;孙星明;孟若涵 | 申请(专利权)人: | 南京信息工程大学 |
主分类号: | G06Q10/04 | 分类号: | G06Q10/04;G06Q50/26;G06F18/2321;G06N3/0442;G06N3/08 |
代理公司: | 南京苏高专利商标事务所(普通合伙) 32204 | 代理人: | 成立珍 |
地址: | 210044 江苏*** | 国省代码: | 江苏;32 |
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摘要: | 本发明公开了基于时空序列聚类算法和LSTM神经网络雷电预测方法,属于计算机科学技术领域,本发明的基于时空序列聚类算法和LSTM神经网络雷电预测方法,根据雷电中心经纬度的变化,利用基于雷电预测改进的DBSCAN密度聚类算法得到Eps值和每个时间片的雷电中心,通过LSTM神经网络预测出下一个时间片的雷电中心的地理位置。本发明可以自动计算出密度聚类DBSCAN的聚类半径,LSTM神经网络对雷电中心经纬度预测预测误差小精度高,基本可以满足实际的雷电预测需求。本发明首次尝试用LSTM神经网络解决雷电预测问题,之前的方法一般使用多项式拟合或者其他拟合方法,对雷电中心移动这个复杂的过程模拟的不够完全。 | ||
搜索关键词: | 基于 时空 序列 算法 lstm 神经网络 雷电 预测 方法 | ||
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G06 计算;推算;计数
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法;其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政;管理
G06Q10-02 .预定,例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化,例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
G06Q10-06 .资源、工作流、人员或项目管理,例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源;企业规划;组织模型
G06Q10-08 .物流,例如仓储、装货、配送或运输;存货或库存管理,例如订货、采购或平衡订单
G06Q10-10 .办公自动化,例如电子邮件或群件的计算机辅助管理
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法;其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
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