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公开(公告)号：CN117236201A
公开(公告)日：2023-12-15
申请号：CN202311525721.X
申请日：2023-11-16
申请人： 南京信息工程大学 , 无锡学院 , 南京气象科技创新研究院 , 中国人民解放军国防科技大学
IPC分类号： G06F30/27 , G01W1/10 , G06N3/0455 , G06N3/048 , G06N3/08
摘要： 本发明公开了一种基于Diffusion和ViT的降尺度方法，包括以下步骤：S1建立低分辨率数值模式降水预报与高分辨率降水观测样本，并进行预处理；S2构建Diffusion‑Vision‑Transformer降水预报模型；S3训练模型，直至Diffusion‑Vision‑Transformer的误差收敛，保存模型并进行预测；本发明通过利用Vision Transformer模型代替原始Diffusion模型中的U‑Net结构，大幅提高模型的训练效率，减低模型用于预测的时间。
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公开(公告)号：CN118051878B
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202410452556.8
申请日：2024-04-16
申请人： 南京气象科技创新研究院 , 南京信息工程大学
摘要： 本发明公开了基于多模态融合改进深度学习的极端降水次季节预报方法，包括：对多种气象要素预报数据及预报目标区域的降水观测数据进行预处理；对影响极端降水发生的多模态特征进行自适应标识编码，并生成对应特征向量，形成无量纲化的多模态预报因子库；构建深度残差卷积神经网络优化模型，并分别利用训练集和验证集对模型进行训练和验证优化；采用训练好的模型进行目标区域的极端降水次季节预报。本发明采用了多气象要素因子、多模态融合与改进损失函数的深度学习神经网络模型，对极端降水预报进行了针对性优化，有效把握极端降水的时空分布特征，提高了极端降水的次季节预报能力，具有极强的应用价值。
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公开(公告)号：CN117233870B
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN202311518550.8
申请日：2023-11-15
申请人： 南京信息工程大学 , 无锡学院 , 南京气象科技创新研究院 , 中国人民解放军国防科技大学
IPC分类号： G01W1/10 , G06F30/27 , G06F18/214 , G06F119/02
摘要： 本发明公开了一种基于多气象要素的短临降水集合预报及降尺度方法，包括以下步骤：（1）收集自动气象站逐10分钟站点观测数据；生成格点场数据（2）基于格点场数据，建立用于深度学习模型训练的标准气象序列数据集，并进行归一化处理；（3）构建耦合卷积神经网络‑循环神经网络‑对抗生成神经网络的深度学习模型，利用标准气象序列数据集针对降水进行训练，并通过在网络中增加噪声，生成集合预报；（4）利用超分辨率对生成的降水预报进行降尺度，获得高时空分辨率的短临降水集合预报；本发明将卷积神经网络、循环神经网络与对抗生成神经网络结合，提高了模型的预报真实性；利用超分辨率技术，提高降水预报准确率。
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公开(公告)号：CN117237677A
公开(公告)日：2023-12-15
申请号：CN202311518546.1
申请日：2023-11-15
申请人： 南京信息工程大学 , 无锡学院 , 南京气象科技创新研究院 , 中国人民解放军国防科技大学
IPC分类号： G06V10/74 , G01W1/10 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06N3/0455 , G06T7/62 , G06T7/60 , G06T7/73
摘要： 本发明公开了一种基于深度学习的强降水空间整体相似度的降水预报订正方法，包括以下步骤：（1）利用YOLOv5对降水属性进行识别；（2）建立基于GAN的降水预报订正模型；（3）建立基于GAN且融合降水空间特征的强降水订正模型O‑GAN；（4）将测试期的数值模式预报数据代入模型O‑GAN，生成后处理之后的降水预报；本发明有效提高了传统仅优化逐点误差模型的订正技巧；实现了从降水图片到降水雨团空间属性的“端到端”输出，提高客观识别效率；避免了传统逐点订正模型可能出现的预报模糊化问题，同时能够有效捕捉强降水特征，提高降水预报准确率。
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公开(公告)号：CN117233870A
公开(公告)日：2023-12-15
申请号：CN202311518550.8
申请日：2023-11-15
申请人： 南京信息工程大学 , 无锡学院 , 南京气象科技创新研究院 , 中国人民解放军国防科技大学
IPC分类号： G01W1/10 , G06F30/27 , G06F18/214 , G06F119/02
摘要： 本发明公开了一种基于多气象要素的短临降水集合预报及降尺度方法，包括以下步骤：（1）收集自动气象站逐10分钟站点观测数据；生成格点场数据（2）基于格点场数据，建立用于深度学习模型训练的标准气象序列数据集，并进行归一化处理；（3）构建耦合卷积神经网络‑循环神经网络‑对抗生成神经网络的深度学习模型，利用标准气象序列数据集针对降水进行训练，并通过在网络中增加噪声，生成集合预报；（4）利用超分辨率对生成的降水预报进行降尺度，获得高时空分辨率的短临降水集合预报；本发明将卷积神经网络、循环神经网络与对抗生成神经网络结合，提高了模型的预报真实性；利用超分辨率技术，提高降水预报准确率。
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公开(公告)号：CN115857062B
公开(公告)日：2023-06-13
申请号：CN202310174997.1
申请日：2023-02-28
申请人： 南京信息工程大学 , 南京气象科技创新研究院
IPC分类号： G01W1/10 , G06N3/0464 , G06N3/096
摘要： 本发明公开了一种基于多通道卷积神经网络的次季节台风生成预报方法，包括以下步骤：（1）统计台风逐周生成频次，对台风频次进行数据重组，提取不同时间尺度的周期性信号，并过滤多余的噪声；（2）基于信息流方法诊断各时间尺度周期性信号的可预测性来源构建掩膜场；（3）搭建多通道卷积神经网络模型，基于再分析资料构建的训练集对模型展开训练；（4）基于采集到的数值模型预报数据展开迁移学习，得到最终的预报模型；（5）将预设时间内的预报数据代入模型，生成次季节台风生成预报；本发明提升次季节台风生成预报技巧；有效滤除大尺度因子场中的多余噪音，进而有效提高模型预报效果。
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公开(公告)号：CN117237677B
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202311518546.1
申请日：2023-11-15
申请人： 南京信息工程大学 , 无锡学院 , 南京气象科技创新研究院 , 中国人民解放军国防科技大学
IPC分类号： G06V10/74 , G01W1/10 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06N3/0455 , G06T7/62 , G06T7/60 , G06T7/73
摘要： 本发明公开了一种基于深度学习的强降水空间整体相似度的降水预报订正方法，包括以下步骤：（1）利用YOLOv5对降水属性进行识别；（2）建立基于GAN的降水预报订正模型；（3）建立基于GAN且融合降水空间特征的强降水订正模型O‑GAN；（4）将测试期的数值模式预报数据代入模型O‑GAN，生成后处理之后的降水预报；本发明有效提高了传统仅优化逐点误差模型的订正技巧；实现了从降水图片到降水雨团空间属性的“端到端”输出，提高客观识别效率；避免了传统逐点订正模型可能出现的预报模糊化问题，同时能够有效捕捉强降水特征，提高降水预报准确率。
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公开(公告)号：CN118277767A
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202410614990.1
申请日：2024-05-17
申请人： 南京信息工程大学 , 南京气象科技创新研究院 , 无锡学院
IPC分类号： G06F18/213 , G06F18/25 , G06N3/0442 , G06N3/08 , G01W1/10
摘要： 本发明公开了一种基于LA‑UNET‑LSTM的次季节降水预报方法，包括：采集数值模式输出的降水和多气象要素预报数据、实际降水观测数据，并将数据划分成训练集、验证集和测试集；基于训练集数据提取降水可预报模态的特征序列，诊断分析其在数值模式中的可预报性来源，并提取特征掩膜场；搭建LA‑UNET‑LSTM神经网络，构建基于结构相似性和加权均方差的损失函数；对数据进行标准化处理，配合特征掩膜场构建预报因子特征图，基于训练集数据对模型展开训练，并根据模型验证集中表现调整模型参数；将测试集中的预报因子特征图带入训练好的模型，同时得到未来1‑4周的降水预报数据。本发明有效提高了计算效率和极端降水的预报技巧。
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公开(公告)号：CN118051878A
公开(公告)日：2024-05-17
申请号：CN202410452556.8
申请日：2024-04-16
申请人： 南京气象科技创新研究院 , 南京信息工程大学
摘要： 本发明公开了基于多模态融合改进深度学习的极端降水次季节预报方法，包括：对多种气象要素预报数据及预报目标区域的降水观测数据进行预处理；对影响极端降水发生的多模态特征进行自适应标识编码，并生成对应特征向量，形成无量纲化的多模态预报因子库；构建深度残差卷积神经网络优化模型，并分别利用训练集和验证集对模型进行训练和验证优化；采用训练好的模型进行目标区域的极端降水次季节预报。本发明采用了多气象要素因子、多模态融合与改进损失函数的深度学习神经网络模型，对极端降水预报进行了针对性优化，有效把握极端降水的时空分布特征，提高了极端降水的次季节预报能力，具有极强的应用价值。
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公开(公告)号：CN117236201B
公开(公告)日：2024-02-23
申请号：CN202311525721.X
申请日：2023-11-16
申请人： 南京信息工程大学 , 无锡学院 , 南京气象科技创新研究院 , 中国人民解放军国防科技大学
IPC分类号： G06F30/27 , G01W1/10 , G06N3/0455 , G06N3/048 , G06N3/08
摘要： 本发明公开了一种基于Diffusion和ViT的降尺度方法，包括以下步骤：S1建立低分辨率数值模式降水预报与高分辨率降水观测样本，并进行预处理；S2构建Diffusion‑Vision‑Transformer降水预报模型；S3训练模型，直至Diffusion‑Vision‑Transformer的误差收敛，保存模型并进行预测；本发明通过利用Vision Transformer模型代替原始Diffusion模型中的U‑Net结构，大幅提高模型的训练效率，减低模型用于预测的时间。
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