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申请/专利权人：中国气象局广州热带海洋气象研究所(广东省气象科学研究所);南京信息工程大学
摘要：本发明涉及气象预测技术领域，特别涉及一种云中夹卷混合蒸发过程后的微物理量预测方法、机器学习模型的训练方法及计算机程序产品。该机器学习模型训练方法基于显式混合气泡模式获取云中夹卷混合蒸发过程的参数化数据集，以参数化数据集的云内微物理量和云外环境量作为特征量，以数浓度和离散度为预测量训练机器学习模型，从而实现对云中夹卷混合蒸发过程后的微物理量的预测。该微物理量预测方法不需要建立特征量与预测量之间的具体物理关系式，相较于传统的参数化方案可以获得更加准确的夹卷混合蒸发过程后的微物理量。
主权项：1.一种云中夹卷混合蒸发过程后的微物理量预测方法，其特征是，包括如下步骤：基于显式混合气泡模式获取云中夹卷混合蒸发过程的参数化数据集，所述参数化数据集包括云内微物理量和云外环境量；将参数化数据集输入预先训练好的机器学习模型，将机器学习模型输出的相应的数浓度Nc和离散度dis作为该云中夹卷混合蒸发过程后的预测的微物理量。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国气象局广州热带海洋气象研究所(广东省气象科学研究所) 南京信息工程大学 云中夹卷混合蒸发过程后的微物理量预测方法、模型训练方法
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