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摘 要:本发明公开了一种自适应的多气象要素预测方法,使用最邻近插值补全缺失值和替换异常值,用一维卷积神经网络对三种气象数据进行特征提取及降维,可以充分考虑数据的深层特征;改进的EM算法求解GMM最佳参数集可以跳出局部最优,改进的GMM模型能对三种气象要素进行分类,再分别预测,起到了对多种气象要素同时进行预测的有益效果;通过DFT‑CNN模型,判断降水和风速状态,根据不同状态,分别设置相对应的子序列分解数目,从而极大的提高预测精度;使用EWT算法将时序数据分解为数目不同的子序列,对三种气象要素各子序列构建BES‑RBF神经网络进行预测,通过序列重构得到更加精确的预测结果。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202211252774.4 | 专利名称: | 一种自适应的多气象要素预测方法 |
申请日: | 2022-10-13 | 申请/专利权人 | 南京信息工程大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 江苏省南京市江北新区宁六路219号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06F18/2415搜分类 其他搜索 |
公开/公告日: | 2023-07-04 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN115345207B | 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 |