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申请/专利权人：华南理工大学
摘要：本申请公开了一种基于时空图神经网络的气象数据降尺度方法及装置，所述方法包括：获取研究区域内气象站点的气象观测数据集及网格化数据集；对数据集进行数据预处理，并利用预设的相关性分析算法确定对应的特征变量；根据气象观测数据集、网格化数据集及对应的特征变量，构建得到用于降尺度的数据集；将用于降尺度的数据集输入已训练的第一时空图神经网络对低分辨率气象网格数据进行降尺度处理，得到预测的高分辨率气象网格数据；利用已训练的第二时空图神经网络对预测的高分辨率气象网格数据进行偏差订正，得到修正的高分辨率气象网格数据。本申请能更快速、准确地捕捉局部地区气象现象的细节，提高降尺度后气象数据的分辨率和精度。
主权项：1.一种基于时空图神经网络的气象数据降尺度方法，其特征在于，包括：获取研究区域内气象站点的气象观测数据集及网格化数据集，所述网格化数据集包括低分辨率气象网格数据、高分辨率气象网格数据及高分辨率土地静态网格数据；对所述气象观测数据集及所述网格化数据集进行数据预处理，并利用预设的相关性分析算法确定对应的特征变量；根据所述气象观测数据集、所述网格化数据集及对应的特征变量，构建得到用于降尺度的数据集；将所述用于降尺度的数据集输入至已训练的第一时空图神经网络，利用所述第一时空图神经网络对所述低分辨率气象网格数据进行降尺度处理，得到预测的高分辨率气象网格数据。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 华南理工大学 基于时空图神经网络的气象数据降尺度方法及装置
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