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公开(公告)号：CN116609858A
公开(公告)日：2023-08-18
申请号：CN202310503117.0
申请日：2023-05-06
申请人： 中国人民解放军国防科技大学
IPC分类号： G01W1/10 , G06F18/214 , G06F18/213 , G06F18/2113 , G06N5/01 , G06N20/20
摘要： 本发明属于大气波导判断技术领域，具体提供了一种基于可解释性XGBoost模型的热带气旋大气波导预测方法及系统，其中方法包括：将气象参数、热带气旋参数及位置参数分别对应不同特征，结合各自标签，组合成数据集；使用网格搜索算法在训练集上调节XGBoost算法的超参数，对训练集进行交叉验证训练得到最优参数组合；使用SHAP来解释XGBoost算法的预测结果，并且分析热带气旋大气波导和不同特征之间的关系，进行特征重要性排序；利用最优参数组合的XGBoost模型，根据特征重要性对应权重输入待测特征，预测大气波导形成概率。通过本方案得到了大气波导形成与特征之间的关系，对热带风暴地区的大气波导形成预测具有指导作用，有利于作战指挥和提前预警。
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公开(公告)号：CN117390954A
公开(公告)日：2024-01-12
申请号：CN202311237129.X
申请日：2023-09-22
申请人： 中国人民解放军国防科技大学
IPC分类号： G06F30/27 , G06F18/24 , G06F119/02
摘要： 本申请实施例涉及一种基于轻量化预测模型的降水预报方法，方法采用VIL图像作为输入数据，并设置一个新预测模型，预测模型中的编码器和解码器设置有多个堆叠的视觉transformer，视觉transformer由级联的多头平方注意力以及前馈神经网络组成，多头平方注意力首先使用无偏差的层归一化改善反向传播过程中的信息流动性，加速训练收敛，然后通过对特征张量执行点逐元卷积和深度卷积有效地将所有输入通道的信息进行结合，减少了模型的整体参数量；方法通过视觉transformer模拟降水事件的长期演变，结合多头平方注意力模拟降水事件的高度非线性关系，同时降低计算的复杂性，在长期预测和回波高值区域预测两方面相较于现有的深度学习模型展现出更大的优势。
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公开(公告)号：CN110659448B
公开(公告)日：2022-12-20
申请号：CN201910885433.2
申请日：2019-09-19
申请人： 中国人民解放军国防科技大学
摘要： 本发明公开了一种非正交集合预报初值扰动算法，具体涉及集合预报初值扰动算法领域，具体算法步骤如下：S1、对于某一给定时刻t0，在数值模式初始分析场上叠加一个小扰动；S2、模式同时向前积分受扰初始场和未扰动初始场至t1时刻；S3、用t1时刻得到的扰动预报减去控制预报；S4、适时缩放上一步所获取的输出模，使之按照某一范数与初始扰动一致；S5、把缩放后的扰动，即输入模叠加到t1时刻分析值上；S6、重复S2‑S5之间的步骤。本发明在于专门针对高分辨率或对流尺度的天气系统集合预报，从理论设计上看它能够充分地考虑下垫面气象要素不均匀、集合预报扰动增长的空间局地性和独立性，具有一定的原创性。
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公开(公告)号：CN111046542B
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN201911204183.8
申请日：2019-11-29
申请人： 中国人民解放军国防科技大学
IPC分类号： G06F30/20 , G06F111/10
摘要： 本发明公开了一种评估二十面体的LE网格计算特性方法及离散方法，包含：(1)针对用LE跳点网格离散，定义二十面体三角形LE跳点网格中的要素；(2)基于LE网格进行离散，并给出离散算子，针对三角形网格分别按照散度、旋度、导数和切向导数的定义，给出其任一矢量场的散度表达式、其任一矢量场F的旋度表达式、其任一标量场g的法向导数表达式、其切向导数；(3)将动量方程分解为分量形式，并将步骤(2)中的离散算子代入分量形式中，得到相应的离散形式；同样将步骤(2)给出的离散算子代入连续方程，得到其空间离散形式。本发明的方法的离散格式比现在常用的二十面体六边形C网格上的格式更加保形，误差更小，质量和总能量守恒型更好。
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公开(公告)号：CN117496324A
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202311235963.5
申请日：2023-09-22
申请人： 中国人民解放军国防科技大学
IPC分类号： G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/0499 , G06N3/082 , G06N3/048 , G06F17/13 , G06V10/774 , G01W1/14 , G01W1/10
摘要： 本申请实施例涉及一种具有物理约束预测模型的降水预报方法和预报系统，相较于使用MSE训练的模型，本方法创新性的在降水预测模型中纳入对流扩散方程(是流体力学领域偏微分方程)的物理约束，这是因为在观测区域内降水数据存在显著的不平衡和差异，特别是，表示极端降水事件的高频信号较少，因此常规损失函数不是最佳解决方案，本方法利用物理约束内容损失改善模型对于极端降水事件地关注和敏感性，进而增加模型对极端降水事件预测的准确程度，而且本方法利用物理约束为未来在降水预报领域结合物理先验知识和深度学习技术的探索提供了新的方向。
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公开(公告)号：CN110659448A
公开(公告)日：2020-01-07
申请号：CN201910885433.2
申请日：2019-09-19
申请人： 中国人民解放军国防科技大学
摘要： 本发明公开了一种非正交集合预报初值扰动算法，具体涉及集合预报初值扰动算法领域，具体算法步骤如下：S1、对于某一给定时刻t0，在数值模式初始分析场上叠加一个小扰动；S2、模式同时向前积分受扰初始场和未扰动初始场至t1时刻；S3、用t1时刻得到的扰动预报减去控制预报；S4、适时缩放上一步所获取的输出模，使之按照某一范数与初始扰动一致；S5、把缩放后的扰动，即输入模叠加到t1时刻分析值上；S6、重复S2-S5之间的步骤。本发明在于专门针对高分辨率或对流尺度的天气系统集合预报，从理论设计上看它能够充分地考虑下垫面气象要素不均匀、集合预报扰动增长的空间局地性和独立性，具有一定的原创性。
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公开(公告)号：CN110298011A
公开(公告)日：2019-10-01
申请号：CN201910621054.2
申请日：2019-07-10
申请人： 中国人民解放军国防科技大学
摘要： 本发明公开了一种基于阴阳网格的有限体积半隐式半拉格朗日算法，包括以下步骤：S1，球坐标系下的浅水方程组建立；S2，轨迹计算；S3，阴阳网格边界数据插值交换；S4，动量方程的离散；S5，连续方程的离散。本发明将半拉格朗日方法与有限体积法结合起来，将不再需要人为的“质量固定器”，并且也能保证全球和局地质量守恒，如果再采用半隐式方案，可进一步加大时间步长，提高计算效率。并且能应用于性能好的阴阳网格。本发明比传统的方案得到结果更加保形；满足质量守恒，并且比传统方案守恒性更好；归一化误差比传统的更小。
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公开(公告)号：CN116610902A
公开(公告)日：2023-08-18
申请号：CN202310503119.X
申请日：2023-05-06
申请人： 中国人民解放军国防科技大学
摘要： 本发明属于蒸发波导预测技术领域，具体提供了一种海域蒸发波导日变化影响因子计算方法及系统，其中方法包括：获取待测地区的多个历史气象数据，经过预处理得到空间分辨率一致的多个环境变量；将各环境变量分别计算得到蒸发波导高度(EDH)；计算各环境变量与蒸发波导高度之间的相关性，得到影响海域蒸发波导日变化的关键影响因子。本方案利用不同类型的历史气象数据，分析出各环境变量与蒸发波导高度之间的相关性，从而得到了影响海域蒸发波导日变化的关键影响因子，可以为南海的海上通讯以及作战侦察提供更加优质的保障。
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公开(公告)号：CN112365027A
公开(公告)日：2021-02-12
申请号：CN202011111687.8
申请日：2020-10-16
申请人： 中国人民解放军国防科技大学 , 南京大学
摘要： 本发明公开了一种新型数值天气预报中敏感性试验方法，先采集天气预报数据，进行包含n个影响因子的控制试验；并对于n个影响因子，分别进行敏感性试验，基于控制试验结果，最终计算得出每个影响因子的影响结果；再根据影响结果得到任意组合影响因子对预报量的影响。本发明公开的方法能够在多因子敏感性数值试验中，考虑到各个因子的相互作用，通过一种算法，独立分析它们的影响，能够更准确的反映敏感性试验中各种具有相互作用的因子对试验目标的影响效果。
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公开(公告)号：CN111046542A
公开(公告)日：2020-04-21
申请号：CN201911204183.8
申请日：2019-11-29
申请人： 中国人民解放军国防科技大学
IPC分类号： G06F30/20 , G06F111/10
摘要： 本发明公开了一种评估二十面体的LE网格计算特性方法及离散方法，包含：(1)针对用LE跳点网格离散，定义二十面体三角形LE跳点网格中的要素；(2)基于LE网格进行离散，并给出离散算子，针对三角形网格分别按照散度、旋度、导数和切向导数的定义，给出其任一矢量场的散度表达式、其任一矢量场F的旋度表达式、其任一标量场g的法向导数表达式、其切向导数；(3)将动量方程分解为分量形式，并将步骤(2)中的离散算子代入分量形式中，得到相应的离散形式；同样将步骤(2)给出的离散算子代入连续方程，得到其空间离散形式。本发明的方法的离散格式比现在常用的二十面体六边形C网格上的格式更加保形，误差更小，质量和总能量守恒型更好。
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