发明专利已授权

一种前兆因子深度融合的次季节极端降水预测方法

📄 申请号：CN202411305389.0 📄 发布日：2026/08/10

著录项目信息

申请日

2024-09-19

公开号

CN118822048B

公开日

2024-12-06

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

G06Q10_04

IPC 分类号

G06Q10_04 , G06Q50_26 , G06F18_15 , G06F18_213 , G06F18_2431 , G06N3_0455 , G06N3_049 , G06N3_0499 , G06N3_0464 , G06N3_084 , G01W1_10 , G06F123_02 ,

技术画像

所属领域

其他分类其他

应用场景

极端降水预警, 气象灾害防灾减灾, 次季节气候预测, 智慧气象服务, 农业气象保障

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摘要

本发明公开了一种前兆因子深度融合的次季节极端降水预测方法，包括：基于优化的损失函数，构建融合数值模式降水预测、历史降水观测以及观测前兆因子的时空变换网络深度学习模型，基于数值模式降水预测数据集、历史降水观测数据集以及观测前兆因子数据集展开模型训练与优化；利用训练好的模型，输入目标时间的数值模式降水预测和前兆因子数据进行预测，输出次季节极端降水预测结果；本发明通过数值模式降水预测、历史降水观测和观测前兆因子数据的深度融合，利用一种新的时空变换网络深度学习方法，显著提高了次季节极端降水预测的准确性和全面性，具有极高的应用价值和广泛的应用前景。

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

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当前第 / 件

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同领域国内专利 · IPC: (G06Q10_04)

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