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申请/专利权人：杭州智子智汇科技有限公司
摘要：本发明公开了一种增强学习的复杂气象环境预测方法和系统，涉及增强学习技术领域，本发明方法包括气象模型构建、气象模型训练、气象模型优化、气象环境预测和预警提示，通过构建得到对应的气象模型，进而进行气象模型运行训练，分析得到气象模型对应各历史气象数据的训练结果系数，并判断得到气象模型对应各历史气象数据的训练结果，当训练结果为惩罚信号时，则分析得到气象模型对应的优化参数，通过获取当前地区对应的气象信息，进行未来各天数的气象结果预测，判断得到气象环境预测的精准性，保障气象预测的精准性，提高复杂气象环境预测的全面性和综合性，提升复杂气象环境预测的效率。
主权项：1.一种增强学习的复杂气象环境预测方法，其特征在于，包括：步骤一、气象模型构建：通过获取当前地区气象观测站对应的需求预测气象目标，进而分析得到对应的气象观测要素，并获取影响气象观测要素对应的条件信息，进而构建得到对应的气象模型；步骤二、气象模型训练：从数据库中获取存储的各历史气象数据，并基于构建得到的气象模型，进行气象模型运行训练，通过获取气象模型对应历史气象数据的训练表现信息，进而分析得到气象模型对应各历史气象数据的训练结果系数，并判断得到气象模型对应各历史气象数据的训练结果；步骤三、气象模型优化：当气象模型对应某历史气象数据的训练结果为惩罚信号时，进而分析得到气象模型对应的优化参数，当优化参数完成后输入至气象模型，执行气象模型对应各历史气象数据的训练优化；步骤四、气象环境预测：获取当前地区对应的气象信息，并输入至气象模型中，进行未来各天数的气象结果预测，得到当前地区未来各天数对应的气象预测结果，并与数据库中存储的当前地区对应气象观测站观测得到的未来各天数气象结果进行对比，判断得到气象环境预测的精准性；步骤五、预警提示：当气象模型对应该历史气象数据的训练结果为惩罚信号或气象环境预测不精准时进行预警提示。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 杭州智子智汇科技有限公司 一种增强学习的复杂气象环境预测方法
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