公开(公告)号：CN119047661B

公开(公告)日：2025-01-28

申请号：CN202411545074.3

申请日：2024-11-01

Applicant: 安徽农业大学

Inventor： 邹晟涛 ,  王永梅 ,  吴雨涵 ,  王芃力 ,  鲁顶枝 ,  张世豪 ,  赵雨阳 ,  范雅辰

IPC: G06Q10/04 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G06Q50/02 ,  G01W1/10

Abstract: 本发明适用于农业气象预测领域，具体是基于多尺度卷积网络及扩散系统的农业气象预测方法，包括：利用训练好的多尺度卷积网络对农业气象图像进行初步预测，得到初步预测结果；通过扩散模型对初步预测结果进行处理，对初步预测结果进行处理包括：先通过扩散模型增加噪声捕获时空特征之间的联系，以及后通过多步逆扩散过程逐步消除预测结果中噪声；对基于多尺度卷积网络和扩散模型的预测模型进行训练，得到训练好的预测模型；对于给定的农业气象图像，利用预测模型生成未来多个时间步的预测图像序列并输出。本发明通过将时空卷积神经网络结合扩散系统，显著提升了时空数据对于长期预测结果性能的提高。

公开(公告)号：CN119047661A

公开(公告)日：2024-11-29

申请号：CN202411545074.3

申请日：2024-11-01

Applicant: 安徽农业大学

Inventor： 邹晟涛 ,  王永梅 ,  吴雨涵 ,  王芃力 ,  鲁顶枝 ,  张世豪 ,  赵雨阳 ,  范雅辰

IPC: G06Q10/04 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G06Q50/02 ,  G01W1/10

Abstract: 本发明适用于农业气象预测领域，具体是基于多尺度卷积网络及扩散系统的农业气象预测方法，包括：利用训练好的多尺度卷积网络对农业气象图像进行初步预测，得到初步预测结果；通过扩散模型对初步预测结果进行处理，对初步预测结果进行处理包括：先通过扩散模型增加噪声捕获时空特征之间的联系，以及后通过多步逆扩散过程逐步消除预测结果中噪声；对基于多尺度卷积网络和扩散模型的预测模型进行训练，得到训练好的预测模型；对于给定的农业气象图像，利用预测模型生成未来多个时间步的预测图像序列并输出。本发明通过将时空卷积神经网络结合扩散系统，显著提升了时空数据对于长期预测结果性能的提高。