发明专利已授权

基于CNN-XGBOOST模型的短时强降水预测方法

📄 申请号：CN202310134699.X 📄 发布日：2026/08/18

著录项目信息

申请日

2023-02-20

公开号

CN115860268B

公开日

2023-07-14

申请人

南京信息工程大学; 南京宸象空间信息技术有限公司

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06Q10_04

IPC 分类号

G06Q10_04 , G06Q50_26 , G06F18_214 , G06F18_2431 , G06N3_0464 , G06N3_084 ,

技术画像

所属领域

其他分类其他

应用场景

气象灾害预警, 短时强降水预报, 城市内涝防治, 农业生产保障

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摘要

本发明公开了一种基于CNN‑XGBOOST模型的短时强降水预测方法，属于城市内涝监测预警领域。现有短时强降水预测模型多依赖雷达数据，不适用于雷达数据缺失或失真的情况。此外还可以依赖大气环境物理量进行预测，但多使用机器学习方法和CNN等深度学习方法，机器学习方法无法很好的应对特征变量很多的情况及提取特征变量的时间变化特征；而CNN等深度学习方法可以很好的提取特征，但无法很好的运行特征进行预测。因此，提出一种基于CNN‑XGBOOST模型的短时强降水预测方法，本方法可以在不需求雷达回波数据的情况下进行短时强降水预测，同时可以提取特征变量的时间变化特征，并充分利用提取出的特征进行预测。

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

20230714

✅ 授权

20230414

?? 实质审查的生效：

20230328

📄 公开

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议价

不含过户费

📋 交易方式： 委托待转让 📌 交易状态：在售 👁️ 浏览次数：2 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

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