发明专利已授权

一种基于深度学习的SuperDARN雷达对流图短期预报方法

📄 申请号：CN202110332168.2 📄 发布日：2026/07/23

著录项目信息

申请日

2021-03-29

公开号

CN112946784A

公开日

2021-06-11

申请人

杭州电子科技大学

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 , G01S7_41 ,

技术画像

所属领域

深度学习深度学习时空序列预测雷达数据处理

应用场景

空间天气监测, 电离层短期预报, 短波通信保障, 卫星导航定位服务, 航天器运行保障

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摘要

本发明公开了一种基于深度学习的SuperDARN雷达对流图短期预报方法，包括以下步骤：步骤1：获取SuperDARN雷达观测数据和OMNI卫星观测数据并进行预处理；步骤2：将OMNI卫星观测数据和SuperDARN雷达观测数据匹配并对齐构成完备数据集；步骤3：使用皮尔逊相关系数法进行特征选择并对其标准化；步骤4：输入到Python中Tensorflow模块搭建好的深度学习模型中进行训练，参数调试，得到预报模型；步骤5：将预报模型应用到测试数据中。本发明基于深度学习和大数据相关理论技术的发展，采用神经网络相关方法，利用SuperDARN雷达获得的海量具有丰富信息的数据，将数据之间的关系用具有强大拟合能力的神经网络表达出来，实现高纬电离层对流图像的短期预报，满足空间天气预报的需求。

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

一种适用于光电分选的均匀配棉系统

当前第 / 件

一种基于微波养护的钙铝水滑石结构地聚水泥及制备方法

同领域国内专利 · IPC: (G01W1_10)

G01W1_00 G01W1_02 G01W1_04 G01W1_06 G01W1_08 G01W1_10 G01W1_11 G01W1_14 G01W1_18 覆盖9个领域

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