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公开(公告)号：CN119479171A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202510052922.5
申请日：2025-01-14
Applicant: 江苏省气象服务中心
Abstract: 本发明提供一种基于人工智能的森林火灾预警方法及系统，涉及森林火灾预警技术领域，该方法包括实时采集林火数据，包括环境、植被、外部数据，并获取历史数据。运用前向‑后向算法剖析林火数据得到引发火灾因素数据，同时对历史数据进行分类统计得出燃烧物数据，借助关联规则算法算出着火关联因素数据。采用极光优化算法计算着火关联组合值，并依引发火灾因素数据通过阈值设定方法确定引发火灾阈值。依据着火关联组合值判断着火关联因素数据是否超出引发火灾阈值，超阈值则触发排除风险机制，未超则持续采集林火数据，本发明通过整合前向‑后向算法、关联规则算法和极光优化算法，发挥各算法优势，精准处理复杂数据关系，从源头上遏制火灾的发生。
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公开(公告)号：CN116955964A
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202311207523.9
申请日：2023-09-19
Applicant: 江苏省气象服务中心
Abstract: 本发明涉及一种连续路面气象状况分析及推演方法，首先构建目标路段中全部各采集点分别对应的路温差异特征；接着构建各采集点相对各气象监测站的分组对应关系，以及获得各采集点分别相对其对应气象监测站的关系权重值；然后获得目标路段上全部各采集点位置分别对应预设目标检测时刻的路面温度、降水量；最后分天气情况分析，实现对目标路段的路面积水量检测，在实际应用中，利用路面气象状况模态推演技术，连续、高精确地实现目标路段对应目标检测时刻的路面气象检测，填补现有路面状况精度不足和判断不准确的缺陷，为交通和交管部门提供准确的冬季夜间路面状况信息，及时采取相应道路管制措施。
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公开(公告)号：CN107886049B
公开(公告)日：2022-08-26
申请号：CN201710959010.1
申请日：2017-10-16
Applicant: 江苏省气象服务中心
IPC: G06V20/10 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于摄像探头的能见度识别预警方法，包括以下步骤：1，利用摄像探头拍摄多组其周围场景图片，分为训练样本和测试样本；2，对训练样本和测试样本进行预处理；3，构建caffenet卷积神经网络模型；4，利用预处理后的训练样本对卷积神经网络模型进行前向传播和后向传播两个阶段的训练，当后向传播训练计算出的误差达到期望值时，训练结束，并得到卷积神经网络模型的参数；5，将测试样本随机裁剪出多块，输入至训练好的卷积神经网络模型进行测试，并采用“多数投票”法得到最终能见度分类结果，当能见度低于设定阈值时进行预警。本发明采用caffenet卷积神经网络模型对图片的能见度进行分类识别，分类准确率高。
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公开(公告)号：CN112487718A
公开(公告)日：2021-03-12
申请号：CN202011357348.8
申请日：2020-11-27
Applicant: 江苏省气象服务中心
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的卫星图像反演雷达组合反射率方法，包括构建数据库、对数据库中的数据进行预处理、构建模型训练的数据集以及对数据集进行训练和优化后输出结果，本发明结构科学合理，使用安全方便，通过对深度循环神经网络模型进行修改，并在Stacking算法为主体的集成模型框架下与深度卷积神经网络模型串行连接，构建RNN‑CNN模型对卫星图像所有通道的数据进行处理，降低结果误差，提高准确度，同时利用XGboost集成算法进行优化处理，提高模型的性能，加快数据处理的效率。
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公开(公告)号：CN117406306A
公开(公告)日：2024-01-16
申请号：CN202311332333.X
申请日：2023-10-13
Applicant: 江苏省气象服务中心
Abstract: 本发明公开了一种海上风电场安全出海作业监控系统，包括气象监测模块、通信模块和数据处理控制端，气象监测模块经所述通向模块将监测数据实时传输至所述数据处理控制端，其中，气象监测模块包括若干浮标机构，各所述浮标机构布设在海上指定区域，并被配置成实时监测对应区域海上气象数据；数据处理控制端包括：评价模块和出海控制模块，评价模块被配置成基于实时接收的海上气象数据评判集，并从评判集中输出最优评价结果，计算出该时刻的出海作业安全度值，将得到未来一段时间的或者实时的海上风电场动态安全出海作业指数；出海控制模块基于输出的评价结果制定运维船的出海策略，实现海上风电场作业安全、智能管理的需要。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117369024A
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202311327849.5
申请日：2023-10-13
Applicant: 江苏省气象服务中心
Abstract: 本发明公开一种考虑晴空和有云条件下模拟太阳辐射数据的订正方法，包括步骤：S1、获取模拟太阳辐射数据以及对应的观测辐射数据；S2、筛选出在晴空条件下模拟太阳辐射数据以及对应的观测辐射数据，通过差值计算出太阳辐射穿过晴空大气后的辐射值；S3、输出低云层影响下辐射数据O1，中云层影响下观测辐射数据O2，高云层影响下观测辐射数据O3；将模拟太阳辐射数据订正为最终到达地表的太阳辐射。本发明基于太阳辐射的季节变化、日变化和云影响，提供一种考虑晴空和有云条件下模拟太阳辐射数据的订正方法。为辐射数据的订正提供更多的途径，从而适用更多应用场景，同时为多数据的对比提供依据，从而获得更为精准的预报结果。
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公开(公告)号：CN112487995A
公开(公告)日：2021-03-12
申请号：CN202011387439.6
申请日：2020-12-01
Applicant: 江苏省气象服务中心
Abstract: 本发明涉及一种高速公路能见度时空连续性观测方法，通过获取高速公路沿线的交通观测站气象观测资料和视频监控实时影像资料，收集交通观测站点和视频监控点的能见度离散型数据，完成能见度影响因子分析和能见度数据探索，筛选与能见度密切相关的因子，选取相邻两个交通观测站点的能见度值和各相关气象因子的观测值，结合气象卫星通道数据和DEM高程数据，利用神经网络沿线插值模型，沿公路方向对站点间视频探头位置进行沿线插值，基于收敛的神经网络沿线插值算法模型，加密站点间的插值点个数，缩小公路沿线插值点的距离，完成解析高速公路各段的能见度观测值。本发明能有效解决现有观测方式难以完全实现公路沿线能见度值，观测结果不够精确的问题。
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公开(公告)号：CN106918849B
公开(公告)日：2019-03-08
申请号：CN201710145716.4
申请日：2017-03-13
Applicant: 江苏省气象服务中心
IPC: G01W1/14 , G01W1/04 , G01S13/95 , G08G1/0967
Abstract: 本发明涉及一种道路灾害性天气监测方法，基于现有交通气象站设计，引入多普勒气象雷达观测资料，结合多普勒气象雷达观测资料具有范围大、时间分辨率高等特点，解决了现有道路气象监测中的不足，对无交通气象站的无监测区域实现了覆盖监测，有效提高了道路气象监测的覆盖率与准确率；本发明还涉及基于道路灾害性天气监测的车辆预警方法，进一步将道路受灾范围传递给路上驾车人员，能够在短时间内提前预警，并将个性化车况信息与灾害性天气风险相结合，更加准确的服务于车辆用户群体，能够高效、及时、准确的将道路突发灾害性天气信息传递给车辆驾驶员，保障了道路行车安全。
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公开(公告)号：CN106918849A
公开(公告)日：2017-07-04
申请号：CN201710145716.4
申请日：2017-03-13
Applicant: 江苏省气象服务中心
IPC: G01W1/14 , G01W1/04 , G01S13/95 , G08G1/0967
CPC classification number: Y02A90/18 , G01W1/14 , G01S13/95 , G01W1/04 , G08G1/0967
Abstract: 本发明涉及一种道路灾害性天气监测方法，基于现有交通气象站设计，引入多普勒气象雷达观测资料，结合多普勒气象雷达观测资料具有范围大、时间分辨率高等特点，解决了现有道路气象监测中的不足，对无交通气象站的无监测区域实现了覆盖监测，有效提高了道路气象监测的覆盖率与准确率；本发明还涉及基于道路灾害性天气监测的车辆预警方法，进一步将道路受灾范围传递给路上驾车人员，能够在短时间内提前预警，并将个性化车况信息与灾害性天气风险相结合，更加准确的服务于车辆用户群体，能够高效、及时、准确的将道路突发灾害性天气信息传递给车辆驾驶员，保障了道路行车安全。
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公开(公告)号：CN119231526B
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202411754960.7
申请日：2024-12-03
Applicant: 江苏省气象服务中心
IPC: H02J3/00 , H02J3/38 , G06F30/20 , G06F119/08 , G06F113/08
Abstract: 本发明公开了一种考虑光伏板覆雪的光功率预测方法及系统，包括：步骤一、确定造成覆雪条件下光伏电池板的光伏发电功率损失的影响因素，并建立各影响因素与光伏发电功率损失率之间的关系模型；步骤二、基于各影响因素与光伏发电功率损失率之间的关系模型建立覆雪条件下的光伏发电功率的预测模型；步骤三、基于所构建的光伏发电功率的预测模型，对覆雪条件下的光伏电池板的光伏发电功率进行预测。由此可见，本发明特别考虑了光伏面板上的积雪影响，并充分考虑了覆雪条件下光伏发电功率损失率的多种关键影响因素，预测精度较高，从而显著提高光伏电站在覆雪环境下的功率预测准确性，有效降低因覆雪导致的大规模光伏供电不足风险。
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