龙图腾网&IPTOP
- 微信扫码登录
- 账号密码登录
- 短信登录/注册
买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！
申请/专利权人：河南大学
摘要：本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及基于ResT和Unet融合的短时强对流降水预报方法，该方法包括：采集待预报地区预设时间段内的气象数据，并对采集到的气象数据进行预处理，其中，气象数据包括：雷达反射率图像；根据预处理后的数据，通过训练完成的ResT‑Unet融合模型进行短时强对流降水预测，其中，将ResT网络和Unet网络融合旨在提高模型对短时强对流降水事件特征的识别能力，模型训练过程中，采用交叉验证的方法来评估模型的性能，确保在不同的数据子集上都能获得稳定的预测结果。本发明不仅能够有效提取天气数据中的空间特征，还能捕捉到时间序列中的动态变化，从而大幅提升短时强对流降水的预测精度。
主权项：1.一种基于ResT和Unet融合的短时强对流降水预报方法，其特征在于，包括以下步骤：采集待预报地区预设时间段内的气象数据，并对采集到的气象数据进行预处理，其中，气象数据包括：雷达反射率图像，预处理包括：使用雷达校正算法进行地形矫正，并对矫正后的图像进行Lee滤波器去噪，对滤波后的数据进行归一化；根据预处理后的数据，通过训练完成的ResT-Unet融合模型进行短时强对流降水预测，其中，ResT-Unet融合模型的训练方法包括：构建ResT-Unet融合模型，获取样本数据集，对样本数据集进行预处理，将预处理后的样本数据集划分为训练集、验证集和测试集；根据训练集对构建的ResT-Unet融合模型进行训练，训练过程中，采用K折交叉验证的方法评估ResT-Unet融合模型的性能，完成训练后，根据验证集和测试集，对ResT-Unet融合模型进行验证、优化和评估。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 河南大学 基于ResT和Unet融合的短时强对流降水预报方法
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
主营中国专利交易买卖与专利转让许可,高校科技成果推广与科技成果转化,知识产权运营管理与平台开发,科技人才专家库与科技猎头等科技服务
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号