[发明专利]一种基于深度学习的重污染天气预报方法在审
| 申请号： | 202210898188.0 | 申请日： | 2022-07-28 |
| 公开（公告）号： | CN115204055A | 公开（公告）日： | 2022-10-18 |
| 发明（设计）人： | 李细生;张华;张靖;谢彦君;邓新林;易飞;张克非;谢倩雯;朱劲;石世伟;舒磊;曾欣;龚玺 | 申请（专利权）人： | 李细生 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06F119/02 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 412003 湖南省*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的重污染天气预报方法，包括以下步骤：S1：收集样本数据，并进行数据预处理和数据清洗；S2：进行特征提取后，随后进行特征构建，其中，同时构造传输指数C和静稳指数W，并一同引入特征构建中；S3：利用上述数据和指数建立预测模型；S4：依次利用不同的模型算法进行模型训练，引入数据并对模型性能进行评估。特征收集全，融合了气象和环境数据，融入了前期观测数据资料和后期外国和国内的数值天气模式预报资料，包含地面和高空因子；预测时效长，前后可达4d(96h)，此外，通过采取多种方法同时建模再依据精确度Accuracy或均方误差RMSE选择最优模型，使得预测精度高。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 污染 天气预报 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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