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一种基于LA-UNET-LSTM的次季节降水预报方法

Name: 一种基于LA-UNET-LSTM的次季节降水预报方法
Brand: 南京信息工程大学, 南京气象科技创新研究院, 无锡学院
SKU: 2024106149901
Availability: InStock

📄 申请号：CN202410614990.1 📄 发布日：2026/11/12

著录项目信息

申请日

2024-05-17

公开号

CN118277767B

公开日

2026-08-25

申请人

南京信息工程大学, 南京气象科技创新研究院, 无锡学院

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06F18_213

IPC 分类号

G06F18_213 , G06F18_25 , G06N3_0442 , G06N3_08 , G01W1_10 ,

技术画像

所属领域

人工智能算法人工智能算法深度学习时空序列预测

应用场景

气象预报, 降水预报, 次季节预测, 防灾减灾, 水资源管理

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摘要

本发明公开了一种基于LA‑UNET‑LSTM的次季节降水预报方法，包括：采集数值模式输出的降水和多气象要素预报数据、实际降水观测数据，并将数据划分成训练集、验证集和测试集；基于训练集数据提取降水可预报模态的特征序列，诊断分析其在数值模式中的可预报性来源，并提取特征掩膜场；搭建LA‑UNET‑LSTM神经网络，构建基于结构相似性和加权均方差的损失函数；对数据进行标准化处理，配合特征掩膜场构建预报因子特征图，基于训练集数据对模型展开训练，并根据模型验证集中表现调整模型参数；将测试集中的预报因子特征图带入训练好的模型，同时得到未来1‑4周的降水预报数据。本发明有效提高了计算效率和极端降水的预报技巧。

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是的，该专利已下证，法律状态为“已下证”，公开号： CN118277767B

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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

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当前第 / 件

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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：3 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

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