发明专利已授权

一种基于深度学习的模式预报产品降尺度方法

📄 申请号：CN202310437043.5 📄 发布日：2026/08/10

著录项目信息

申请日

2023-04-21

公开号

CN116467946B

公开日

2023-10-27

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

G06F30_27

IPC 分类号

G06F30_27 , G06F18_15 , G06F18_214 , G06F18_213 , G06N3_0464 , G06N3_08 , G01W1_10 , G06F111_10 ,

技术画像

所属领域

其他分类其他

应用场景

气象预报, 气候预测, 精细化天气预报, 数值天气预报产品订正

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摘要

本发明公开了一种基于深度学习的模式预报产品降尺度方法，包括：采集地面高程数据、低分辨率数值模式预报数据、高分辨率观测数据，并对数据进行预处理，构成降尺度数据集；搭建基于改进卷积神经网络的深度学习模型；基于所述训练集和模型进行训练；基于实时低分辨率数值模式预报数据、地面高程数据生成高分辨率降尺度产品。本发明使用卷积处理地面高程数据，保留其高分辨率信息的同时控制了其在网络特征提取和降尺度部分的比例，提高了结果的准确率；结合了非局地注意力机制与Res2net模块，提高了数据利用效率和网络拟合能力；采用最近邻插值与卷积运算配合进行上采样，规避了转置卷积带来的棋盘效应，提高了模型的准确率和实用价值。

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

一种基于电芬顿反应降解磺胺类抗生素的碳材料及其制备方法

当前第 / 件

一种长距离单多模混合光纤工程应变监测系统

同领域国内专利 · IPC: (G06F30_27)

G06F30_00 G06F30_10 G06F30_12 G06F30_13 G06F30_15 G06F30_17 G06F30_18 G06F30_20 G06F30_22 G06F30_23 G06F30_25 G06F30_27 G06F30_28 G06F30_30 G06F30_31 G06F30_32 G06F30_323 G06F30_327 G06F30_33 G06F30_3308 G06F30_331 G06F30_3315 G06F30_3323 G06F30_337 G06F30_34 G06F30_36 G06F30_367 G06F30_373 G06F30_39 G06F30_392 G06F30_394 G06F30_396 G06F30_398 覆盖33个领域

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：8 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

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