[发明专利]基于机器学习的海洋低空波导预测方法在审
| 申请号： | 202110491319.9 | 申请日： | 2021-05-06 |
| 公开（公告）号： | CN113158578A | 公开（公告）日： | 2021-07-23 |
| 发明（设计）人： | 冯玉挺;高晖;郝晓静;郭相明 | 申请（专利权）人： | 北京邮电大学 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06N3/08;G06N20/10;G06N20/20;G06Q10/04;G06Q50/26;G06F111/10 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 100876 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于机器学习的海洋低空波导预测方法，包括：步骤一，获取WRF中尺度数值模式预报数据与探空实测数据的数据格式；步骤二，采用双线性插值、神经网络拟合等数据处理手段，获得WRF中尺度数值模式预报气象参数与探空实测气象数据之间的差异规律；步骤三，引入梯度提升决策树(GBDT)与极端梯度提升树(XGBoost)两种机器学习算法，提出利用空间维度局部、低密度探空气象数据修正广域、灵活空间颗粒度数值模式预报气象参数的机制；步骤四，基于预报气象参数修正机制，结合气象参数到波导参数的过渡机制，提出新型预报波导参数机制，并利用新型预报波导参数机制预报南海区域低空大气波导。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 机器 学习 海洋 低空 波导 预测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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