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公开(公告)号：CN117808650A
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202410223994.7
申请日：2024-02-29
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于Transform‑Flownet和R‑FPN的降水预测方法，获取气象雷达图像数据，并对气象雷达图像数据进行预处理；构建初始降水预测模型，利用自适应权重粒子群优化算法改进的麻雀算法优化初始降水预测模型的超参数；利用预处理后的气象雷达图像数据对优化超参数后的初始降水预测模型进行训练，将训练之后的初始降水预测模型作为目标降水预测模型；利用目标降水预测模型预测下一个小时的降雨量。本发明将降水的局部信息和全局信息进行结合，将降水图像的时间信息和空间信息进行有效融合，对降水进行更加全方位的特征提取，提高了对于降水预测的准确性和提高了对于复杂天气图像进行降水预测的精准度和有效性。
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公开(公告)号：CN115994629B
公开(公告)日：2023-06-20
申请号：CN202310287141.5
申请日：2023-03-23
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06Q10/04 , G06N3/006 , G06N3/0499 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于GN‑RBF的空气湿度预测方法及系统，包括步骤：数据的预处理，采用异常数据剔除方法剔除异常数据点，填补时间序列空缺值，得到完整时间序列的数据；对空气湿度数据进行时空匹配同时对数据进行归一化处理；以蚁群算法优化Gauss‑Newton算法进而优化RBF神经网络建立GN‑RBF神经网络时间序列回归预测模型，GN‑RBF组合模型中进行RBF神经网络权值寻优，以处理过后的空气湿度数据作为输入；根据所述样本集训练网络模型，将待预测数据输入到训练后的神经网络模型中，得到预测的空气湿度数据。本发明提供了一种高效、准确性优越的空气湿度预测方法，可以大大提高空气湿度预测的质量。
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公开(公告)号：CN115345207A
公开(公告)日：2022-11-15
申请号：CN202211252774.4
申请日：2022-10-13
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种自适应的多气象要素预测方法，使用最邻近插值补全缺失值和替换异常值，用一维卷积神经网络对三种气象数据进行特征提取及降维，可以充分考虑数据的深层特征；改进的EM算法求解GMM最佳参数集可以跳出局部最优，改进的GMM模型能对三种气象要素进行分类，再分别预测，起到了对多种气象要素同时进行预测的有益效果；通过DFT‑CNN模型，判断降水和风速状态，根据不同状态，分别设置相对应的子序列分解数目，从而极大的提高预测精度；使用EWT算法将时序数据分解为数目不同的子序列，对三种气象要素各子序列构建BES‑RBF神经网络进行预测，通过序列重构得到更加精确的预测结果。
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公开(公告)号：CN114742177B
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN202210639860.4
申请日：2022-06-08
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于AGA‑XGBoost和GWO‑SVM的气象数据分类方法，包括步骤如下：气象数据预处理；构建堆叠降噪自编码器，对预处理后的训练集数据进行特征提取；将处理过后的训练集样本用作AGA‑XGBoost和GWO‑SVM两种分类器模型的学习样本；以每个类别在所选气象数据集上的占比为依据，选择待分类样本所适用的分类器模型。本发明的气象数据分类方法，能够从海量高维的气象数据中提取深层次特征，并能够有效解决气象样本中的数据不平衡问题，提高了模型整体的分类准确性。
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公开(公告)号：CN113253989A
公开(公告)日：2021-08-13
申请号：CN202110755405.6
申请日：2021-07-05
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了基于嵌入式系统的软硬件协同一体化集成架构方法，包括如下步骤：（1）根据嵌入式系统需要实现的功能和性能要求，利用计算机语言对嵌入式系统进行描述，构建系统模型；（2）利用多种群遗传和模拟退火结合算法对系统模型进行设计，实现软硬件功能划分，计算更新后的种群最优解；（3）对步骤（2）软硬件功能模块划分得到的系统进行仿真验证，利用随机任务产生器对设定节点数产生有向无环图；（4）按照步骤（2）进行软硬件功能划分。本发明实现了软硬件模块间的互补，达到软硬件协同设计的成本最低、资源的分配总体最优、最省效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112711816B
公开(公告)日：2021-06-29
申请号：CN202110323032.5
申请日：2021-03-26
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于气象栅格的飞行弹箭弹道修正方法，步骤如下：（1）基于环境信息和弹道模型对飞行弹道包络线进行粗略估算，构建弹道模型可用的气象栅格；（2）对弹道模型进行气象参数的栅格化处理，形成耦合气象栅格的弹道计算模型；（3）根据弹道积分的步长对气象栅格进行尺度变换，进一步细分栅格，在弹道上形成新的计算节点；（4）将各个气象栅格的气象参数与其相邻气象栅格的气象参数进行数据融合，通过采用插值方式，建立解析形式的气象参数网格函数；（5）利用气象参数网格函数进行弹道积分，得到经气象栅格补偿的弹道修正结果。本发明基于环境信息建立气象参数网格函数，提供一种飞行弹箭弹道修正方法。
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公开(公告)号：CN112712400B
公开(公告)日：2021-06-22
申请号：CN202110323036.3
申请日：2021-03-26
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于虚拟齿轮的复杂关联数据生成方法，包括步骤（1）将消费者和商品数据传入数据提取任务中；（2）消费者数据处理；（3）对商品数据进行相似性分析；（4）进行复杂关联商品数据网络模型构建任务；（5）开发虚拟齿轮控件；（6）将复杂关联商品数据网络模型映射到虚拟齿轮控件中；（7）对虚拟齿轮控件进行参数和属性设定。本发明将各种商品数据间的关联性比拟为各个机构间的连接齿轮，利用开发出的虚拟齿轮控件实现各类商品数据间的关联；通过对控件进行参数和属性设置，能方便地建立大量商品数据间的复杂关联属性，从而简化复杂关联数据的生成。
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公开(公告)号：CN112379466B
公开(公告)日：2021-06-22
申请号：CN202011083426.X
申请日：2020-10-12
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种自定位可回收探空仪，包括：氢气球、GPS模块、温湿压探测模块、风向风速反演模块、无线通信模块、存储模块、控制模块、云台以及螺旋桨。氢气球的固定绳索安装在云台的固定平面，固定平面上布置了各种模块，云台下方放置着螺旋桨。自定位可回收探空仪上升时通过GPS模块得到方向位置等信息，经过控制模块处理，由云台改变螺旋桨推力方向，从而调节自定位可回收探空仪得以定位上升；下降时，云台通过翻转，使得螺旋桨方向向上，通过螺旋桨的升力，使得装置平稳下降，从而达到可回收效果。本发明用于测量大气气象要素的垂直分布，同时提供了一种自定位可回收探空仪。
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公开(公告)号：CN112463787A
公开(公告)日：2021-03-09
申请号：CN202011497793.4
申请日：2020-12-17
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06F16/215 , G06F17/18 , G06F17/16 , G06Q50/26
Abstract: 本发明公开了一种基于张量变换的气象栅格数据补盲方法，包括步骤如下：(1)将筛选后数据的均值补到气象栅格的外边缘；(2)小栅格数据采样；(3)建立多元线性回归模型；(4)最小二乘法求权重；(5)数据补盲；所述步骤(1)‑(5)中的气象数据需构建在三维散点栅格模型上。本发明的气象栅格数据补盲方法，充分利用全局数据，扩大了样本容量使得预测数据同整体数据有关联性；通过建立矩阵运算方法，提高运算效率。
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公开(公告)号：CN117633449B
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202410102005.9
申请日：2024-01-25
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06F18/15 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/08 , G06N3/006
Abstract: 本发明公开了基于Spark‑Cassandra框架的DE‑DOA改进RRDBNet降水数据降尺度方法，利用ODA算法检测预处理之后气象数据的异常值，并对异常值进行MAP插补；构建RRDBNet模型，使用DE‑DOA算法并利用训练集优化RRDBNet模型中的超参数；利用优化后的RRDBNet模型对降水数据进行时间和空间上的降尺度。本发明中使用最大后验概率MAP对数据异常值进行插补，避免了忽略缺失数据或者简单地使用均值或中位数进行估计的不足；本发明采用门控网络实现时间帧插值，获得更好的效果；利用伯努利‑伽马分布设计损失函数，提高RRDBNet模型的收敛速度；利用DE‑DOA优化算法自动的选择RRDBNet模型的最优超参数组合，节省资源和时间，找到更优的超参数组合。
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