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基于跨尺度算子学习的垂直累积液态含水量预测方法与装置 

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申请/专利权人:北京航空航天大学

摘要:本发明提供了一种基于跨尺度算子学习的垂直累积液态含水量预测方法与装置,属于智能气象技术领域,该方法包括从时空对齐的垂直累积液态含水量训练数据集中随机采样至少一个多模态时空序列;根据多模态时空序列,构建基于跨尺度算子学习的含水量预测模型,并对含水量预测模型进行训练;利用已训练的含水量预测模型,预测垂直累积液态含水量时空序列的未来预测结果。本发明有效提高了垂直累积液态含水量预测的准确性。

主权项:1.一种基于跨尺度算子学习的垂直累积液态含水量预测方法,其特征在于,包括以下步骤:S1、从时空对齐的垂直累积液态含水量训练数据集中随机采样至少一个多模态时空序列;S2、根据多模态时空序列,构建基于跨尺度算子学习的含水量预测模型,并对含水量预测模型进行训练;S3、利用已训练的含水量预测模型,预测垂直累积液态含水量时空序列的未来预测结果。

全文数据:

权利要求:

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