发明专利已授权

基于深度神经网络的天气雷达基本反射率预测方法

📄 申请号：CN202110997434.3 📄 发布日：2026/08/18

著录项目信息

申请日

2021-08-27

公开号

CN113640769A

公开日

2021-11-12

申请人

南京信息工程大学,南京市气象局

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G01S7_41

IPC 分类号

G01S7_41 , G01S13_95 , G01W1_10 , G06N3_04 , G06N3_08 ,

技术画像

所属领域

其他分类其他

应用场景

气象预报, 强对流天气预警, 航空气象保障, 农业气象服务, 城市内涝预警

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摘要

本发明公开一种基于深度神经网络的天气雷达基本反射率预测方法，该方法与常用的天气雷达基本反射率预测方法相比，更关注对基本反射率空间形态演变趋势的预测，该方法采用了基本反射率分层迭代的思想，将不同极值空间的基本反射率二维数据特征代入深度神经网络模型进行训练，与直接将基本反射率数据代入深度神经网络模型相比，本方法能在一定程度上降低数据样本中因各种地物杂波对深度神经网络模型训练过程产生的不良影响，优化对基本反射率空间结构演变趋势的预测效果，进而提高天气雷达基本反射率预测的准确性。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

20230613

✅ 授权

20211130

?? 实质审查的生效：

20211112

📄 公开

一种阵元失效下基于重加权先验的MIMO雷达DOA估计方法

当前第 / 件

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