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一种基于EOF-Kmeans聚类和LDM的两阶段临近降水预报方法

Name: 一种基于EOF-Kmeans聚类和LDM的两阶段临近降水预报方法
Brand: 南京信息工程大学
SKU: 2024109245489
Availability: InStock

📄 申请号：CN202410924548.9 📄 发布日：2026/08/10

著录项目信息

申请日

2024-07-11

公开号

CN118465876A

公开日

2024-08-09

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

G01W1_10

IPC 分类号

G01W1_10 , G01S13_95 , G01S13_89 , G06V10_762 , G06F18_23213 , G06T3_4046 , G06T3_4053 , G06N3_0455 , G06N3_0464 , G06N3_084 ,

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, 防灾减灾, 智慧城市, 农业气象

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摘要

本发明公开了一种基于EOF‑Kmeans聚类和LDM的两阶段临近降水预报方法，通过使用EOF‑Kmeans聚类算法预处理后的雷达降水数据集进行聚类；训练Frame‑wise VAE，将数据编码进低维的潜在空间；将降雨时空预测任务分解为时间模型和空间模型，通过时间模型预测低分辨率下未来降雨的时间，通过空间模型从低分辨率图像中重建高分辨率图像。本发明旨在提高临近降水预报的精度和实用性；将扩散过程在由自动编码器映射到物理像素空间的潜在变量空间中运行，能处理大规模数据时保持较好的计算效率，大幅减小计算资源浪费；同时引入两阶段降雨预测，解决了时间和空间建模之间的性能不均衡问题。

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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

20241108

✅ 授权

20240827

?? 实质审查的生效：

20240809

📄 公开

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