本发明公开了一种提高GPT2w模型计算气象参数精度的方法,将原格网参数文件按月份进行距离加权改正以获取12个对应月份的格网参数文件,并将经过加权改正的格网参数文件在GPT2w模型调用前进行分类初始化存储,使GPT2w模型对不同月份的数据进行处理时能够获取相应的格网参数。省去了在计算所需站点的气象参数时对格网参数文件进行分类初始化存储的时间,大大提升了模型的计算效率,并且利用改正后模型计算出的气象参数精度和稳定性有显著的提高,误差值明显减小。该方法使得计算气象参数的过程更加方便、快捷,计算结果精确,具有较高的科研和应用价值。
📄 2020115082207
📂 G06F30_23
👤 南京信息工程大学
📅 2020-12-18