Invention Publication
- Patent Title: 一种基于微地形的深度学习气象数据预报方法及装置
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Application No.: CN202311657477.2Application Date: 2023-12-05
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Publication No.: CN117950082APublication Date: 2024-04-30
- Inventor: 王黎明 , 田隆 , 刘西洋 , 李宇飞
- Applicant: 西安电子科技大学
- Applicant Address: 陕西省西安市太白南路2号
- Assignee: 西安电子科技大学
- Current Assignee: 西安电子科技大学
- Current Assignee Address: 陕西省西安市太白南路2号
- Agency: 西安嘉思特知识产权代理事务所
- Agent 刘长春
- Main IPC: G01W1/10
- IPC: G01W1/10

Abstract:
本发明公开了一种基于微地形的深度学习气象数据预报方法及装置,通过获取预报区域的气象要素数据和微地形数据,将气象要素数据和微地形数据输入至预先训练完成的微地形气象数据预报模型,以使微地形气象数据预报模型执行以下操作:对气象要素数据和微地形数据分别进行特征编码,得到气象要素编码特征和地形编码特征,对气象要素编码特征和地形编码特征进行融合,得到融合编码特征。根据融合编码特征预测气象数据预报结果。相较于现有技术中未考虑到地形因素对预测的气象数据带来的影响,在本申请方案中通过对气象要素编码特征和地形编码特征的融合得到的融合编码特征预测气象数据预报结果,提升了气象数据预报结果的准确率。
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