公开(公告)号：CN118780158A

公开(公告)日：2024-10-15

申请号：CN202410815616.8

申请日：2024-06-24

Applicant: 武汉大学

Inventor： 金适宽 ,  张龙威 ,  马盈盈 ,  雷连发 ,  龚威 ,  马昕

IPC: G06F30/27 ,  G01W1/00 ,  G01W1/02 ,  G06N3/08

Abstract: 本申请实施例公开了一种基于主被动遥感反演结合的温湿度廓线反演方法，涉及大气微波遥感及探测技术领域，所述方法包括：获取微波辐射计测量得到观测亮温；将大气参数数据输入MONOTRM模型中，获取模拟亮温；将模拟亮温与观测亮温对比，利用最小二乘法进行拟合输出修正后的模拟亮温；将修正后的模拟亮温、地表气象参数输入训练好的神经网络模型中，获取温度廓线和相对湿度廓线。采用本申请提供的所述方法，通过结合观测亮温的被动数据和模拟亮温的主动数据，并且根据有云时刻和无云时刻分别对神经网络模型进行训练，通过神经网络模型学习云信息对温湿度廓线的影响，能够减少云信息对微波辐射计测量精度的影响。

公开(公告)号：CN118035670A

公开(公告)日：2024-05-14

申请号：CN202410069593.0

申请日：2024-01-17

Applicant: 武汉大学

Inventor： 蒋帅龙 ,  马盈盈 ,  金适宽 ,  雷连发 ,  殷振平 ,  王龙龙

IPC: G06F18/20 ,  G01W1/10 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/08 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明提供一种基于Deep‑Pred框架的台风风速预测方法及系统，包括：基于台风风速影响因素数据构建影响因素环境场，以影响因素环境场与台风风速数据形成新台风数据集；对新台风数据集进行划分，得到训练集、验证集和测试集；构建Deep‑Pred框架，利用训练集和验证集对Deep‑Pred框架的模型进行模型训练和验证，根据训练结果调整模型参数，获得台风风速预测模型；将测试集和待预测时间段的台风风速数据输入台风风速预测模型，得到台风风速预测结果。本发明采用Deep‑Pred框架进行台风风速预测，能较准确的提取多维台风信息的时空特征，相比于现有的预测模型，能够较好的预测台风强度的变化趋势和最大风速。