发明专利 已授权

一种基于MSF-Net网络模型的短时降水预测方法

📄 申请号:CN202310715521.4 📄 发布日:2026/08/10

著录项目信息

申请日
2023-06-16
公开号
CN116451881B
公开日
2023-08-22
申请人
南京信息工程大学
法律状态
已下证
专利类型
发明
主分类号
IPC 分类号

技术画像

所属领域

应用场景

气象预报, 短时降水预测, 灾害天气预警, 智慧城市, 农业气象

摘要

本发明公开了一种基于MSF‑Net网络模型的短时降水预测方法,包括:生成降水预测数据集;基于MSF‑Net网络构建原始预测模型,所述原始预测模型包括输入模块、气象特征提取模块、注意力融合预测模块和输出模块;使用降水预测数据集对原始预测模型进行训练;利用损失函数计算原始预测模型的损失,优化训练网络参数,得到训练完成的短时降水预测模型;将实时获取的研究区域内的GPM降水格点数据、ERA5气象因子数据、多普勒雷达真彩色基本反射率图数据和DEM高程数据输入到短时降水预测模型中,输出相应的短时降水预测结果。本发明有效融合降水实况和多源数据,实现了短时降水预测效果的提升。

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权利要求书 (12项) 说明书 附图

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图1
图2
图3

法律状态时间线

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📋 交易方式: 委托待转让 📌 交易状态: 在售 👁️ 浏览次数:20 ❤️ 收藏人数:93 📋 项目申报: 未申报

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