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一种基于深度学习算法的热带气旋轨迹预测方法

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摘要

本发明涉及一种基于深度学习算法的热带气旋轨迹预测方法，包括：获取待预测遥感图像，进行预处理后载入热带气旋轨迹预测模型中，获取待预测遥感图像中气旋的位置；热带气旋轨迹预测模型包括编码器和解码器，编码器包括相互连接的空间注意模块和第一ConvLSTM结构，解码器包括第二ConvLSTM结构；模型训练过程包括：获取发生热带气旋时的遥感影像，对该影像进行预处理后划分为训练集、验证集和测试集，采用训练集对热带气旋轨迹预测模型进行前向传播和方向参数更新，采用验证集验证模型的泛化能力，采用测试集进行模型性能评估。与现有技术相比，本发明的模型在时间效率上和预测精度上都有很好的提升。且能够处理大量的热带气旋遥感图像和最佳轨迹数据。

著录项

  • 公开/公告号CN114694037A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2022-07-01

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 上海师范大学;

    申请/专利号CN202210336837.8

  • 发明设计人 廉洁;董萍萍;

    申请日2022-03-31

  • 分类号G06V20/13;G06V10/42;G06V10/44;G06V10/774;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;

  • 代理机构上海科盛知识产权代理有限公司;

  • 代理人赵继明

  • 地址 200234 上海市徐汇区桂林路100号

  • 入库时间 2023-06-19 15:52:27

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-07-01

    公开

    发明专利申请公布

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