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申请/专利权人：浙江大学
摘要：本发明公开了一种耦合垂直风廓线的机器学习风速订正方法及装置。结合机器学习风速订正方法和垂直外推风速订正方法，实现风速的耦合订正。此耦合订正方法的原理在于在每一轮机器学习模型训练完成后，在验证集中选择更加符合风速垂直分布规律的模型，从而实现数据驱动与物理知识的结合，以实现提高机器学习风速订正模型的泛化能力。本发明将风速满足的垂直风廓线分布规律耦合进行机器学习模型中，提高了风速订正的效果，获得了具有更好泛化能力的风速订正模型，用于风速预测。
主权项：1.一种耦合垂直风廓线的机器学习风速订正方法，其特征在于，该方法步骤如下：1获取气象和地形的模拟数据以及测风数据构建数据集；2基于数据集中每个测风数据的时序信息拟合获得理论垂直风廓线；3构建基于机器学习的风速订正模型；模型的输入数据为模拟数据、输出数据为测风数据；4机器学习模型耦合垂直风廓线分布规律，基于理论垂直风廓线对风速订正模型输出结果进行判定，对模型优化训练，使得训练得到的模型输出更加符合理论垂直风廓线的物理规律；基于优化后的风速订正模型对风速进行预测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江大学 一种耦合垂直风廓线的机器学习风速订正方法及装置
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