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一种基于改进卷积神经网络利用热带太平洋次表层海温异常的预测ENSO方法

Name: 一种基于改进卷积神经网络利用热带太平洋次表层海温异常的预测ENSO方法
Brand: 南京信息工程大学
SKU: 202410652939X
Availability: InStock

📄 申请号：CN202410652939.X 📄 发布日：2026/08/10

著录项目信息

申请日

2024-05-24

公开号

CN118227979B

公开日

2024-09-06

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

G06F18_15

IPC 分类号

G06F18_15 , G06F18_214 , G06N3_0464 , G06F30_27 , G06F119_02 ,

技术画像

所属领域

其他分类其他

应用场景

气候预测, 海洋气象预报, 厄尔尼诺监测, 灾害预警, 农业气象服务

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摘要

本发明公开一种基于改进卷积神经网络利用热带太平洋次表层海温异常的预测ENSO方法，包括以下步骤:（1）采集热带太平洋次表层海温数据、Nino3.4观测数据，并对数据进行预处理，构建训练数据集；（2）搭建加入了注意力机制SENet的CNN模型；（3）基于所述训练集和模型进行训练；（4）生成预测产品利用皮尔森积矩相关系数计算得到ENSO预测；本发明所用数据资源和计算资源少，计算速度更快，预测时效长；突出次表层海温的经向扰动，更能体现热带太平洋次表层海温异常东传的特征。

常见问题

这项专利是否已经下证？

是的，该专利已下证，法律状态为“已下证”，公开号： CN118227979B

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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

一种基于通用虚拟镜像的元宇宙实验平台构建方法

当前第 / 件

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