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公开(公告)号：CN118568472B
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202411053379.2
申请日：2024-08-02
IPC分类号： G06F18/213 , G06N3/0455 , G06N3/08 , G06F18/25 , G01W1/10
摘要： 本发明提供了一种自适应Transformer风速预报订正方法、装置及设备，包括：获取目标区域对应的气象要素及地形数据；通过Transformer特征提取网络，对气象要素及地形数据进行特征提取处理得到深层非线性特征，并对深层非线性特征进行气象特征工程提取处理得到统计特征、时序特征、时间特征和空间特征；通过自适应特征融合网络，对统计特征、时序特征、时间特征和空间特征进行特征融合处理得到融合后特征；通过Transformer特征解码器，基于融合后特征生成目标区域对应的风速预报订正结果。本发明可以提高在极端事件或快速变化的气象条件下的风速预报订正性能，还能有效提高模型特征表达能力。
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公开(公告)号：CN117148360B
公开(公告)日：2024-01-19
申请号：CN202311422852.5
申请日：2023-10-31
IPC分类号： G01S13/95 , G01J5/48 , G01S7/41 , G01S13/86 , G01S13/87 , G01S13/89 , G01W1/10 , G06V20/13 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06V10/10 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06V10/82
摘要： 本发明提供了一种雷电临近预报方法、装置、电子设备及计算机存储介质，涉及天气预报技术领域，该方法包括：获取目标研究区域的当前多源异构采集数据；对当前多源异构采集数据进行预设时空分辨率的调整，得到当前多源气象网格数据；将当前多源气象网格数据输入训练后的预测网络模型，得到多源异构预测数据；其中，预测网络模型为引入AFNO的Visual Transformer模型；将多源异构预测数据输入训练后的雷电预测模型，得到目标研究区域的雷电预测结果。这样将引入AFNO的Visual Transformer模型作为预测网络模型，并结合多源异构采集数据，能够有效提取雷暴生消演变特
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公开(公告)号：CN117148360A
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202311422852.5
申请日：2023-10-31
IPC分类号： G01S13/95 , G01J5/48 , G01S7/41 , G01S13/86 , G01S13/87 , G01S13/89 , G01W1/10 , G06V20/13 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06V10/10 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06V10/82
摘要： 本发明提供了一种雷电临近预报方法、装置、电子设备及计算机存储介质，涉及天气预报技术领域，该方法包括：获取目标研究区域的当前多源异构采集数据；对当前多源异构采集数据进行预设时空分辨率的调整，得到当前多源气象网格数据；将当前多源气象网格数据输入训练后的预测网络模型，得到多源异构预测数据；其中，预测网络模型为引入AFNO的Visual Transformer模型；将多源异构预测数据输入训练后的雷电预测模型，得到目标研究区域的雷电预测结果。这样将引入AFNO的Visual Transformer模型作为预测网络模型，并结合多源异构采集数据，能够有效提取雷暴生消演变特征，因此提升了预报分辨率和准确性。
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公开(公告)号：CN114298445A
公开(公告)日：2022-04-08
申请号：CN202210228227.6
申请日：2022-03-10
摘要： 本发明提供了一种基于图卷积神经网络的站点定量降水预报方法和系统，包括：以目标区域内的所有站点为顶点，以站点之间的相似性为权重，构建目标区域内站点的带权向图；目标区域为待预报站点所在区域；基于对带权向图的图卷积操作，构建扩散卷积层；将扩散卷积层嵌入到预设门控循环神经网络，构建扩散卷积门控循环单元；基于扩散卷积门控循环单元，构建目标神经网络；目标神经网络包括循环神经网络层；循环神经网络层包括扩散卷积门控循环单元；利用目标神经网络对待预报站点进行定量降水预报。本发明缓解了现有技术中存在的因忽略降水的空间依赖性而导致的预报不准确的技术问题。
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公开(公告)号：CN114217319A
公开(公告)日：2022-03-22
申请号：CN202210159299.X
申请日：2022-02-22
摘要： 本发明提供了一种对天气雷达分钟降水预报值进行订正的方法及装置，其中，方法包括：获取目标区域预设滚动订正时段内的时空研究数据集，所述时空研究数据集包括雷达回波数据以及地面雨量站点观测数据；从雷达回波数据中提取雷达回波单体；基于雷达回波单体映射的天气雷达分钟降水预报值，以及该雷达回波单体所在区域的地面雨量站点观测数据，进行线性插值，得到误差订正因子；获取目标区域当前的雷达回波当前数据，从雷达回波当前数据中提取当前雷达回波单体，获取当前雷达回波单体映射的天气雷达分钟未来降水预报值，依据误差订正因子，对天气雷达分钟未来降水预报值进行订正。可以提高天气雷达分钟降水预报值的精度。
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公开(公告)号：CN113919608A
公开(公告)日：2022-01-11
申请号：CN202111528076.8
申请日：2021-12-15
摘要： 本发明提供了一种预报机场能见度的方法及装置，其中，该预报机场能见度的方法包括：获取目标机场当前小时内的当前气象观测数据；依据预先训练得到的所述目标机场对应的每一机场能见度预测模型，获取机场能见度最优预测模型基于所述当前气象观测数据进行预测得到的机场未来能见度最优预报值；在所述预报能见度对应的小时段，获取该小时段对应的机场能见度观测值；针对所述目标机场对应的每一机场能见度预测模型，基于所述机场能见度观测值与该机场能见度预测模型对应的机场未来能见度预报值，对该机场能见度预测模型进行再训练。可以提高机场能见度预报的精度。
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公开(公告)号：CN114994801A
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN202210935313.0
申请日：2022-08-05
IPC分类号： G01W1/10 , G01R29/08 , G01S7/41 , G01S13/95 , G01S19/42 , G06K9/62 , G06N20/00 , G06N5/04 , G06N7/00 , G06F16/29 , G06Q10/04 , G06Q50/26
摘要： 本发明提供了一种雷电监测预警方法及装置，其中，该雷电监测预警装置包括：定位模块，用于获取位置信息；云端数据获取模块，用于从云端获取位置信息的风云卫星闪电数据、地基雷电定位数据；用户端数据获取模块，从用户端获取大气电场强度数据；数据集成处理模块，对风云卫星闪电数据、地基雷电定位数据进行订正，以及，基于预先训练的雷电监测模型，对风云卫星闪电数据、地基雷电定位数据、大气电场强度数据进行特征参数提取，并对提取的特征参数进行融合，得到融合特征参数；雷电预警信息生成模块，用于基于融合特征参数以及预先设定的雷电预警阈值，生成雷电预警信息；数据发布模块发布生成的雷电预警信息。可以提高雷电监测预警的准确度。
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公开(公告)号：CN114994801B
公开(公告)日：2022-10-25
申请号：CN202210935313.0
申请日：2022-08-05
IPC分类号： G01W1/10 , G01R29/08 , G01S7/41 , G01S13/95 , G01S19/42 , G06K9/62 , G06N20/00 , G06N5/04 , G06N7/00 , G06F16/29 , G06Q10/04 , G06Q50/26
摘要： 本发明提供了一种雷电监测预警方法及装置，其中，该雷电监测预警装置包括：定位模块，用于获取位置信息；云端数据获取模块，用于从云端获取位置信息的风云卫星闪电数据、地基雷电定位数据；用户端数据获取模块，从用户端获取大气电场强度数据；数据集成处理模块，对风云卫星闪电数据、地基雷电定位数据进行订正，以及，基于预先训练的雷电监测模型，对风云卫星闪电数据、地基雷电定位数据、大气电场强度数据进行特征参数提取，并对提取的特征参数进行融合，得到融合特征参数；雷电预警信息生成模块，用于基于融合特征参数以及预先设定的雷电预警阈值，生成雷电预警信息；数据发布模块发布生成的雷电预警信息。可以提高雷电监测预警的准确度。
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公开(公告)号：CN114217319B
公开(公告)日：2022-05-17
申请号：CN202210159299.X
申请日：2022-02-22
摘要： 本发明提供了一种对天气雷达分钟降水预报值进行订正的方法及装置，其中，方法包括：获取目标区域预设滚动订正时段内的时空研究数据集，所述时空研究数据集包括雷达回波数据以及地面雨量站点观测数据；从雷达回波数据中提取雷达回波单体；基于雷达回波单体映射的天气雷达分钟降水预报值，以及该雷达回波单体所在区域的地面雨量站点观测数据，进行线性插值，得到误差订正因子；获取目标区域当前的雷达回波当前数据，从雷达回波当前数据中提取当前雷达回波单体，获取当前雷达回波单体映射的天气雷达分钟未来降水预报值，依据误差订正因子，对天气雷达分钟未来降水预报值进行订正。可以提高天气雷达分钟降水预报值的精度。
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公开(公告)号：CN118568472A
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202411053379.2
申请日：2024-08-02
IPC分类号： G06F18/213 , G06N3/0455 , G06N3/08 , G06F18/25 , G01W1/10
摘要： 本发明提供了一种自适应Transformer风速预报订正方法、装置及设备，包括：获取目标区域对应的气象要素及地形数据；通过Transformer特征提取网络，对气象要素及地形数据进行特征提取处理得到深层非线性特征，并对深层非线性特征进行气象特征工程提取处理得到统计特征、时序特征、时间特征和空间特征；通过自适应特征融合网络，对统计特征、时序特征、时间特征和空间特征进行特征融合处理得到融合后特征；通过Transformer特征解码器，基于融合后特征生成目标区域对应的风速预报订正结果。本发明可以提高在极端事件或快速变化的气象条件下的风速预报订正性能，还能有效提高模型特征表达能力。
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