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一种基于深度学习和数值天气预报的天气现象预报方法

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本发明公开了一种基于深度学习和数值天气预报的天气现象预报方法，包括：根据数值天气预报产品和天气现象观测数据，构建训练数据集；根据深度学习网络模型对所述训练数据集进行训练，得到预估预报模型；从所述数值天气预报中提取预报场数据片段；将提取的预报场数据片段作为所述预估预报模型的输入数据，得到天气现象分类结果，将所述天气现象分类结果作为天气现象预报结果进行输出。本发明利用深度学习网络的非线性映射能力和对栅格数据的信息提取能力，基于数值天气预报数据和历史天气现象观测数据，实现对未来天气现象的预报。

著录项

公开/公告号CN108399469B

专利类型发明专利
公开/公告日2022-04-12

原文格式PDF
申请/专利权人中国人民解放军空军研究院战场环境研究所;
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申请/专利号CN201810098850.8
发明设计人程文聪;邢平;
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申请日2018-01-31
分类号G06Q10/04(20120101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);
代理机构11009 中国航天科技专利中心;
代理人范晓毅
地址 100085 北京市海淀区西三旗安宁庄路11号院
入库时间 2022-08-23 13:27:34

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