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摘 要:本发明公开一种基于环流分型模型天气预测方法及系统,方法包括:利用强降水过程历史个例数据集,确定待分型区域的环流场;根据所述待分型区域的环流场确定待分型子区域的测试样本集、分步迁移样本集和训练样本集;利用所述分步迁移样本集和所述训练样本集进行残差神经网络训练建模,获得所述待分型子区域持续性强降水对应的环流分型模型;利用所述环流分型模型对持续性强天气过程进行预测。本发明采用残差神经网络进行训练建模获得环流分型模型,然后基于环流分型模型对天气进行预测,该方法结果不容易受个别点值异常变化干扰,进而提高对天气预测的精度。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202010914511.X | 专利名称: | 一种基于环流分型模型天气预测方法及系统 |
申请日: | 2020-09-03 | 申请/专利权人 | 南京信息工程大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 江苏省南京市宁六路219号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06Q10/04搜分类 其他搜索 |
公开/公告日: | 2023-07-28 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN111985727B | 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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专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
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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专利证原件(若授权下证) | 专利证原件(若授权下证) |
日期 | 法律信息 | 备注 |