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摘 要:一种基于改进的Naive Bayesian-CNN多目标分类算法的沙尘暴预测方法,以“中国强沙尘暴序列及其支撑数据集”,“中国强沙尘暴序列及其支撑数据集”和“中国陆地区域云图(IR1)”为研究对象。本发明首先考虑沙尘暴发生的地面因素,运用朴素贝叶斯算法,对气象台站收集的气象数据进行分析,建立沙尘暴预测模型;其次,考虑到大气运动也对沙尘暴发生产生影响,运用卷积神经网络算法,对红外卫星云图进行分析,建立沙尘暴预测模型;最后,运用多目标算法,对两个沙尘暴预测模型输出概率进行归一化,提出可扩展性强的一种基于改进的Naive Bayesian-CNN多目标分类算法的沙尘暴预测方法。本发明提供的算法及沙尘暴预测方法,全面考虑地面及大气运动对沙尘暴发生的影响,符合沙尘暴发生特点。
著 录 项:
专利/申请号: | CN201811535825.8 | 专利名称: | 一种基于改进的Naive Bayesian-CNN多目标分类算法的沙尘暴预测方法 |
申请日: | 2018-12-14 | 申请/专利权人 | 内蒙古工业大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 内蒙古自治区呼和浩特市土默特左旗内蒙古工业大学金川校区 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G01W1/10搜分类 计算机软件 C 改 港口搜索 |
公开/公告日: | 2019-05-21 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN109782373A | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
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卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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日期 | 法律信息 | 备注 |