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申请/专利权人：中船海装风电有限公司
摘要：本发明提供一种基于LGBM神经网络的低空风场预测方法，包括：S1、采用WRF模型对目标区域进行数值风场预报，得到WRF风场预测数据；S2、根据目标区域的地形特征和常见风场现象，基于WRF风场预测数据选取与低空风场密切相关的关键气象因子；S3、结合关键气象因子和WRF风场预测数据，采用LGBM神经网络构建低空风场预测修正模型，并通过参数寻优和重要性分析优化模型性能；S4、利用目标区域气象观测站获取的实时风场观测数据，输入至风场预测修正模型，得到经过订正的低空风场预测数据。本发明可以解决现有技术中存在的由于WRF模型在预测低空风场气象数据的空间推广能力有限，导致模型存在不一致性，使得最终预测结果存在较大误差精度的技术问题。
主权项：1.一种基于LGBM神经网络的低空风场预测方法，其特征在于，包括：S1、采用WRF模型对目标区域进行数值风场预报，得到WRF风场预测数据；S2、根据目标区域的地形特征和常见风场现象，基于WRF风场预测数据选取与低空风场密切相关的关键气象因子；S3、结合关键气象因子和WRF风场预测数据，采用LGBM神经网络构建低空风场预测修正模型，并通过参数寻优和重要性分析优化模型性能；S4、利用目标区域气象观测站获取的实时风场观测数据，输入至风场预测修正模型，得到经过订正的低空风场预测数据。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中船海装风电有限公司 一种基于LGBM神经网络的低空风场预测方法、设备及介质
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