[发明专利]基于卷积长短期记忆神经网络的降水数据时空动态融合方法有效
| 申请号： | 202110731575.0 | 申请日： | 2021-06-30 |
| 公开（公告）号： | CN113627465B | 公开（公告）日： | 2022-12-13 |
| 发明（设计）人： | 朱仟;周东旸 | 申请（专利权）人： | 东南大学 |
| 主分类号： | G06V10/80 | 分类号： | G06V10/80;G06V10/40;G06N3/04;G06N3/08;G06Q50/26 |
| 代理公司： | 南京经纬专利商标代理有限公司 32200 | 代理人： | 周科技 |
| 地址： | 210096 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于卷积长短期记忆神经网络的降水数据时空动态融合方法，涉及水文与气象技术领域，以通过时空动态降水数据融合提高降水数据的精度。该方法包括：基于遥感降水数据、地面观测降水数据、DEM数据和NDVI数据，在时间序列上建立灰度图像数据集；根据时空相关性构建用于融合地面观测降水数据和遥感降水数据的模型；采用ConvLSTM方法提取降水数据、DEM数据和NDVI数据的时空特征；基于ConvLSTM融合模型将每个时刻的融合降水特征通过卷积层输出，通过在研究区域对模型进行训练和测试，获得最优的模型参数，并得到该研究区域的融合降水时空分布。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 卷积 短期 记忆 神经网络 降水 数据 时空 动态 融合 方法 | ||
【主权项】：
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