发明专利已授权

一种基于Transform-Flownet和R-FPN的降水预测方法

📄 申请号：CN202410223994.7 📄 发布日：2026/08/10

著录项目信息

申请日

2024-02-29

公开号

CN117808650A

公开日

2024-04-02

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

G06Q50_26

IPC 分类号

G06Q50_26 , G06F30_27 , G06V10_26 , G06V10_10 , G06V10_80 , G06V10_82 , G01W1_10 ,

技术画像

所属领域

其他分类其他

应用场景

气象预报, 短临降水预报, 灾害天气预警, 智慧农业, 城市防汛

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摘要

本发明公开了一种基于Transform‑Flownet和R‑FPN的降水预测方法，获取气象雷达图像数据，并对气象雷达图像数据进行预处理；构建初始降水预测模型，利用自适应权重粒子群优化算法改进的麻雀算法优化初始降水预测模型的超参数；利用预处理后的气象雷达图像数据对优化超参数后的初始降水预测模型进行训练，将训练之后的初始降水预测模型作为目标降水预测模型；利用目标降水预测模型预测下一个小时的降雨量。本发明将降水的局部信息和全局信息进行结合，将降水图像的时间信息和空间信息进行有效融合，对降水进行更加全方位的特征提取，提高了对于降水预测的准确性和提高了对于复杂天气图像进行降水预测的精准度和有效性。

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

20240514

✅ 授权

20240419

?? 实质审查的生效：

20240402

📄 公开

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