[发明专利]基于深度学习的降水预报订正方法及系统在审
| 申请号： | 202110804467.1 | 申请日： | 2021-07-16 |
| 公开（公告）号： | CN113496104A | 公开（公告）日： | 2021-10-12 |
| 发明（设计）人： | 杨春蕾;袁慧玲;谢梦 | 申请（专利权）人： | 中科技术物理苏州研究院 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06N3/04;G06N3/08;G01W1/10;G06F111/08;G06F113/08 |
| 代理公司： | 苏州企知鹰知识产权代理事务所(普通合伙) 32420 | 代理人： | 蔡天明 |
| 地址： | 215000 江苏省苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于深度学习的降水预报订正方法及系统，其中，降水预报订正方法包括：对观测降水及模式输出降水预报数据利用时空插值方法进行前处理，以使所述预报数据具有相同的时空分辨率；将分别可表征水汽特征和垂直运动特征的卫星数据输入循环神经网络中提取其时序特征；将具有相同的时空分辨率的所述预报数据、所述时序特征和DEM数据输入卷积神经网络中，并定义卷积神经网络中损失函数的权重因子，经模型训练后订正所述预报数据得到订正降水结果。本发明通过选取适当的深度学习模型，并通过增加上下文信息以及改进权重等着重改进降水空间分布，通过调整损失函数和权重因子，着重订正大量级降水，解决普遍低估大值降水问题。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 降水 预报 订正 方法 系统 | ||
【主权项】：
暂无信息
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