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摘 要:本发明公开了一种基于多气象要素的短临降水集合预报及降尺度方法,包括以下步骤:(1)收集自动气象站逐10分钟站点观测数据;生成格点场数据(2)基于格点场数据,建立用于深度学习模型训练的标准气象序列数据集,并进行归一化处理;(3)构建耦合卷积神经网络‑循环神经网络‑对抗生成神经网络的深度学习模型,利用标准气象序列数据集针对降水进行训练,并通过在网络中增加噪声,生成集合预报;(4)利用超分辨率对生成的降水预报进行降尺度,获得高时空分辨率的短临降水集合预报;本发明将卷积神经网络、循环神经网络与对抗生成神经网络结合,提高了模型的预报真实性;利用超分辨率技术,提高降水预报准确率。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202311518550.8 | 专利名称: | 一种基于多气象要素的短临降水集合预报及降尺度方法 |
申请日: | 2023-11-15 | 申请/专利权人 | 西安工业大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 陕西省西安市未央区学府中路2号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G01W1/10搜分类 其他搜索 |
公开/公告日: | 2023-02-24 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN110807742B | 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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专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
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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专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
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专利证原件(若授权下证) | 专利证原件(若授权下证) |
日期 | 法律信息 | 备注 |