发明专利已授权

基于深度学习的数值模式降水偏差校正方法

📄 申请号：CN202211272422.5 📄 发布日：2026/08/10

著录项目信息

申请日

2022-10-18

公开号

CN115544889B

公开日

2026-05-22

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

G06F30_27

IPC 分类号

G06F30_27 , G06N3_0455 , G06N3_0464 , G06N3_084 , G01W1_14 , G06F111_10 ,

技术画像

所属领域

其他分类其他

应用场景

气象预报, 降水预测, 防灾减灾, 智慧气象, 农业气象

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摘要

本发明公开了基于深度学习的数值模式降水产品的偏差校正方法，包括如下具体步骤：获取ERA5陆面再分析数据、ECMWF日降水预测数据和地面站日降水观测数据；通过皮尔逊相关系数利用气象因子和地面观测降水值之间的相关性选取有效特征；获得较为准确的日降水标签；建立基于深度学习的模式降水产品偏差校正模型，设计权重损失函数更新模型参数；训练获得最佳模型。本发明的优点在于深度学习模型加入历史气象序列且模型设计双分支结构既关注到局部降水又能兼顾整体降水，使用权重损失函数环境降水量跨度大且极不平衡的问题，模型能够很好的学习到数值模式中降水误差，达到降水偏差校正的效果。

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

一种具有花状催化界面的除尘脱硝多功能滤料、制备方法及应用

当前第 / 件

一种具有棒状催化界面的除尘脱硝多功能滤料、制备方法及应用

同领域国内专利 · IPC: (G06F30_27)

G06F30_00 G06F30_10 G06F30_12 G06F30_13 G06F30_15 G06F30_17 G06F30_18 G06F30_20 G06F30_22 G06F30_23 G06F30_25 G06F30_27 G06F30_28 G06F30_30 G06F30_31 G06F30_32 G06F30_323 G06F30_327 G06F30_33 G06F30_3308 G06F30_331 G06F30_3315 G06F30_3323 G06F30_337 G06F30_34 G06F30_36 G06F30_367 G06F30_373 G06F30_39 G06F30_392 G06F30_394 G06F30_396 G06F30_398 覆盖33个领域

议价

不含过户费

📋 交易方式： 委托待转让 📌 交易状态：在售 👁️ 浏览次数：14 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

资金托管权属尽调包过户

🏢 淄博智来知识产权服务有限公司

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