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申请/专利权人：中国船舶集团有限公司第七〇七研究所
摘要：本发明涉及雷暴预报技术领域，提供一种耦合数值预报神经网络的雷暴快速预报方法。该方法包括：构建为观测数据样本库；构建为数值天气预报数据；构建为数值实验库；搭建Logistic回归神经网络模型，通过观测数据样本库和数值实验库训练Logistic回归神经网络模型，确定输入函数和输出函数的映射关系，构建为雷暴预报模型；接收中期气象数值格点预报数据，并输入雷暴预报模型，获得观测区域雷暴预测结果。本发明通过收集构建数值天气预报数据和数值实验库，并对Logistic回归神经网络模型进行学习训练，构建雷暴预报模型，完成对观测区域雷暴的快速、及时、准确预测，保证民航飞机的安全航行。
主权项：1.一种耦合数值预报神经网络的雷暴快速预报方法，其特征在于，包括如下步骤：S100、收集观测区域航空天气信息，统计获得观测区域每设定时间内雷暴有无观测信息，构建为观测数据样本库；S200、收集数值天气预报结果，提取数值天气预报结果中与观测数据样本库相应时间和相应地点位置对应的云顶气压、云底气压、温度剖面，构建为数值天气预报数据；S300、基于数值天气预报结果，提取云顶温度、云底温度和-10℃层距地高度，构建为数值实验库；S400、搭建Logistic回归神经网络模型，通过观测数据样本库和数值实验库训练Logistic回归神经网络模型，确定输入函数和输出函数的映射关系，构建为雷暴预报模型；S500、接收中期气象数值格点预报数据，并输入雷暴预报模型，获得观测区域雷暴预测结果，其中，雷暴预报模型的计算式为： 其中，为预测结果，若为1，则表示有雷暴；若为0，则表示无雷暴； 为输入变量矩阵，，为云顶温度，为云底温度，为-10℃层距地高度； 为连接权重矩阵，，为输入变量为1时的连接权重，为输入变量为云顶温度时的连接权重，为输入变量为云底温度时的连接权重，为输入变量为-10℃层距地高度时的连接权重； 为连接权重矩阵的转置矩阵。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国船舶集团有限公司第七〇七研究所 一种耦合数值预报神经网络的雷暴快速预报方法
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