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摘 要:本发明涉及深度学习定量降水估计技术领域,具体是综合多时空尺度多普勒雷达数据的降雨强度估计方法,其方法步骤包括:获取多普勒单偏振雷达数据和地面自动气象站观测数据;获取雷达反射率因子、气象因子和地理因子;极坐标转笛卡尔坐标;K近邻插值和数据切片;制作标签;设计自注意模块并搭建模型;训练模型以及调整参数;调整最优模型进行测试集降水强度估计;与传统方法降雨估计方法进行对比分析,本发明能够很好的结合多尺度中有利于降雨估计的气象因子,对不利因子进行了一定程度的抑制,设计的模型能够学习到降雨场中的微物理特性,有效利用气象因子和地理因子,与雷达反射率因子相结合,减少误差,进行了更准确的估计。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202210417830.9 | 专利名称: | 综合多时空尺度多普勒雷达数据的降雨强度估计方法 |
申请日: | 2022-04-20 | 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: | G06F16/215搜分类 通信技术搜索 |
公开/公告日: | 2023-07-25 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN114742206B | 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 |