发明专利 已授权

基于深度学习的空间感知与多强度门控残差降水预报订正方法及系统

📄 申请号:CN202610645615.2 📄 发布日:2026/11/12

著录项目信息

申请日
2026-05-12
公开号
CN122241120B
公开日
2026-08-04
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

技术画像

应用场景

气象预报, 降水预报, 灾害预警, 智慧气象, 防洪减灾

摘要

本发明公开一种基于深度学习的空间感知与多强度门控残差降水预报订正方法及系统,包括:对网格降水预报数据、再分析降水真值数据以及地形原始数据进行统一预处理;对影响降水的多模态特征执行针对性转换、自适应编码及融合,构建多模态预报因子库;构建空间感知与多强度门控残差降水预报订正模型,通过多损失函数协同优化,对模型进行训练和验证,得到训练好的模型;对模型参数进行优化,同时对模型输出执行逆变换与物理约束,得到降水预报订正结果;基于降水预报订正结果,以全球再分析降水真值数据为参考,对订正效果进行评估,验证模型有效性。本发明显著提升了降水预报的准确性、时空一致性与业务适用性,对精细化降水预报具有重要价值。

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权利要求书 (12项) 说明书 附图

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图1
图2
图3

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