发明专利 已授权

基于时空序列聚类算法和LSTM神经网络雷电预测方法

📄 申请号:CN202011617345.3 📄 发布日:2026/08/10

著录项目信息

申请日
2020-12-30
公开号
CN112668790B
公开日
2023-07-25
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

技术画像

应用场景

气象预警, 航空安全, 电力系统防雷, 防灾减灾, 户外作业安全

摘要

本发明公开了基于时空序列聚类算法和LSTM神经网络雷电预测方法,属于计算机科学技术领域,本发明的基于时空序列聚类算法和LSTM神经网络雷电预测方法,根据雷电中心经纬度的变化,利用基于雷电预测改进的DBSCAN密度聚类算法得到Eps值和每个时间片的雷电中心,通过LSTM神经网络预测出下一个时间片的雷电中心的地理位置。本发明可以自动计算出密度聚类DBSCAN的聚类半径,LSTM神经网络对雷电中心经纬度预测预测误差小精度高,基本可以满足实际的雷电预测需求。本发明首次尝试用LSTM神经网络解决雷电预测问题,之前的方法一般使用多项式拟合或者其他拟合方法,对雷电中心移动这个复杂的过程模拟的不够完全。

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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:27 ❤️ 收藏人数:93 📋 项目申报: 未申报

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