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摘要：本发明涉及无线电波预测气象技术领域，公开了一种实时高精度预测云团驻留时间方法，方法步骤包括如下：通过卫星云图遥感技术获取云团的位置和运动信息；利用人工智能算法对云团的运动轨迹进行预测；根据预测结果和实际观测数据计算云团的驻留时间；将计算结果实时发布。该实时高精度预测云团驻留时间方法，实时准确地预测云团的驻留时间，为气象预报和灾害预警提供了更加准确的数据支持，利用卫星遥感获取云图信息以及人工智能技术对云团进行跟踪预测和计算，能够实现计算结果在短时效内迅速发布，提取云团运动模式特征，能够提高预测准确度，有利于提高驻留时间计算的精度，预测计算同样能够覆盖大范围区域，满足不同应用细致度要求。

主权项：1.一种实时高精度预测云团驻留时间方法，其特征在于，方法步骤包括如下：S1、通过卫星云图遥感技术获取云团的位置和运动信息；获取云团的位置和运动信息还包括多波段相机无人机、分布式激光雷达网络、多参数气象传感器、毫米波云谱仪、云雾图像智能解析算法和云团模拟系统；利用多波段相机无人机进行云团图像捕捉，通过图像分析技术获取云团边界、运动向量信息；使用分布式激光雷达网络，通过解析空中颗粒的反射信号，实时重构三维云团结构，捕捉云团的运动和变形；使用多参数气象传感器，使用气球或无人机进行三维布放，获取云团内部的温度、湿度、压强参数，通过变化推测云团运动；利用毫米波云谱仪，通过测量不同位置云团的毫米波吸收特性，反推云团的运动状态和演变过程；开发云雾图像智能解析算法，运用地面监测网络拍摄的云团视频，进行图像处理获得云团运动信息；建立湍流模型与云微物理模型耦合的云团模拟系统，输入气象要素，模拟云团演变和运动过程；S2、利用人工智能算法对云团的运动轨迹进行预测；人工智能算法预测云团运动轨迹的方法具体包括如下步骤：使用卷积LSTM网络作为预测模型，模拟云团运动过程中的时空关系；网络输入包括历史多时相云图、气象场数据，气象场数据包括风场、压强场，学习云团运动规律；网络结构采用编码-解码架构，编码器提取云团运动相关特征，解码器完成未来运动预测；在解码器中引入注意力模块，关注输入数据的不同部分，实现自适应学习；网络输出包括未来N个时间段的云团边界框序列，表示预测的云团位置；利用蒙特卡洛随机抽样的方法增强数据，提高模型泛化能力；设计基于遗传算法的超参数优化策略，搜索出最优网络结构；应用增量学习算法，使用新获取的数据更新模型，不断提升预测准确度；在云平台上利用多GPU实现模型并行训练，加速运算过程；S3、根据预测结果和实际观测数据计算云团的驻留时间，为气象预报和灾害预警提供了更加准确的数据支持；S4、将计算结果实时发布。

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百度查询： 江苏省气象台 一种实时高精度预测云团驻留时间方法