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公开(公告)号：CN119128448A
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202411607038.5
申请日：2024-11-12
Applicant: 南京信息工程大学 , 南京气象科技创新研究院
IPC: G06F18/20 , G06F18/214 , G06F18/25 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/096
Abstract: 本发明公开了基于多源模态融合深度学习的高分辨雨情分析生成方法，方法包括：基于与雨情相关的多源数据集，得到多物理量数据集，并建立无量纲化的多模态特征因子库；对损失函数进行多维度非等权处理，构建多尺度空间转换模型MF‑ST‑Unet；模型训练后最终生成逐小时区域高分辨率雨情分析数据集；基于训练好的MF‑ST‑Unet模型，通过迁移学习知识蒸馏，得到应用于覆盖整体区域的高分辨率雨情分析数据集。本发明能够快速有效生成高空间分辨率的均匀网格雨情分析，且较传统方法更加客观、准确；充分考虑雨情的多尺度特征及降水量级的差异，实现高分辨率客观雨情数据获取，提高雨情检测能力和灾害防范精准性，具有极强的应用价值。
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公开(公告)号：CN118227979B
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202410652939.X
申请日：2024-05-24
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06F18/15 , G06F18/214 , G06N3/0464 , G06F30/27 , G06F119/02
Abstract: 本发明公开一种基于改进卷积神经网络利用热带太平洋次表层海温异常的预测ENSO方法，包括以下步骤:（1）采集热带太平洋次表层海温数据、Nino3.4观测数据，并对数据进行预处理，构建训练数据集；（2）搭建加入了注意力机制SENet的CNN模型；（3）基于所述训练集和模型进行训练；（4）生成预测产品利用皮尔森积矩相关系数计算得到ENSO预测；本发明所用数据资源和计算资源少，计算速度更快，预测时效长；突出次表层海温的经向扰动，更能体现热带太平洋次表层海温异常东传的特征。
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公开(公告)号：CN118445720A
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202410652944.0
申请日：2024-05-24
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06F18/2431 , G06F18/23213 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06F18/22 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G01W1/02 , G01W1/10
Abstract: 本发明公开了一种基于神经网络对比学习的极端低温雨雪复合事件的识别方法，包括以下步骤：（1）获取极端低温雨雪复合事件数据集，采集再分析资料；（2）对提取出的复合事件的500hPa环流场和850hPa风场进行降维并聚类分析，得到三类不同环流形势组合的极端低温雨雪复合事件，并对每个事件进行分类标记；（3）利用得到的标签，构建Contrastive Learning需要的正负样本训练集；（4）搭建卷积神经网络的神经网络模型；（5）基于训练集和模型进行训练；（6）基于未标签的再分析数据，对极端低温雨雪复合事件进行识别；本发明通过比较数据点之间的相似性，学习到更具有泛化能力的表示。
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公开(公告)号：CN118051878B
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202410452556.8
申请日：2024-04-16
Applicant: 南京气象科技创新研究院 , 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了基于多模态融合改进深度学习的极端降水次季节预报方法，包括：对多种气象要素预报数据及预报目标区域的降水观测数据进行预处理；对影响极端降水发生的多模态特征进行自适应标识编码，并生成对应特征向量，形成无量纲化的多模态预报因子库；构建深度残差卷积神经网络优化模型，并分别利用训练集和验证集对模型进行训练和验证优化；采用训练好的模型进行目标区域的极端降水次季节预报。本发明采用了多气象要素因子、多模态融合与改进损失函数的深度学习神经网络模型，对极端降水预报进行了针对性优化，有效把握极端降水的时空分布特征，提高了极端降水的次季节预报能力，具有极强的应用价值。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117233870B
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN202311518550.8
申请日：2023-11-15
Applicant: 南京信息工程大学 , 无锡学院 , 南京气象科技创新研究院 , 中国人民解放军国防科技大学
IPC: G01W1/10 , G06F30/27 , G06F18/214 , G06F119/02
Abstract: 本发明公开了一种基于多气象要素的短临降水集合预报及降尺度方法，包括以下步骤：（1）收集自动气象站逐10分钟站点观测数据；生成格点场数据（2）基于格点场数据，建立用于深度学习模型训练的标准气象序列数据集，并进行归一化处理；（3）构建耦合卷积神经网络‑循环神经网络‑对抗生成神经网络的深度学习模型，利用标准气象序列数据集针对降水进行训练，并通过在网络中增加噪声，生成集合预报；（4）利用超分辨率对生成的降水预报进行降尺度，获得高时空分辨率的短临降水集合预报；本发明将卷积神经网络、循环神经网络与对抗生成神经网络结合，提高了模型的预报真实性；利用超分辨率技术，提高降水预报准确率。
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公开(公告)号：CN117237677A
公开(公告)日：2023-12-15
申请号：CN202311518546.1
申请日：2023-11-15
Applicant: 南京信息工程大学 , 无锡学院 , 南京气象科技创新研究院 , 中国人民解放军国防科技大学
IPC: G06V10/74 , G01W1/10 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06N3/0455 , G06T7/62 , G06T7/60 , G06T7/73
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的强降水空间整体相似度的降水预报订正方法，包括以下步骤：（1）利用YOLOv5对降水属性进行识别；（2）建立基于GAN的降水预报订正模型；（3）建立基于GAN且融合降水空间特征的强降水订正模型O‑GAN；（4）将测试期的数值模式预报数据代入模型O‑GAN，生成后处理之后的降水预报；本发明有效提高了传统仅优化逐点误差模型的订正技巧；实现了从降水图片到降水雨团空间属性的“端到端”输出，提高客观识别效率；避免了传统逐点订正模型可能出现的预报模糊化问题，同时能够有效捕捉强降水特征，提高降水预报准确率。
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公开(公告)号：CN117233870A
公开(公告)日：2023-12-15
申请号：CN202311518550.8
申请日：2023-11-15
Applicant: 南京信息工程大学 , 无锡学院 , 南京气象科技创新研究院 , 中国人民解放军国防科技大学
IPC: G01W1/10 , G06F30/27 , G06F18/214 , G06F119/02
Abstract: 本发明公开了一种基于多气象要素的短临降水集合预报及降尺度方法，包括以下步骤：（1）收集自动气象站逐10分钟站点观测数据；生成格点场数据（2）基于格点场数据，建立用于深度学习模型训练的标准气象序列数据集，并进行归一化处理；（3）构建耦合卷积神经网络‑循环神经网络‑对抗生成神经网络的深度学习模型，利用标准气象序列数据集针对降水进行训练，并通过在网络中增加噪声，生成集合预报；（4）利用超分辨率对生成的降水预报进行降尺度，获得高时空分辨率的短临降水集合预报；本发明将卷积神经网络、循环神经网络与对抗生成神经网络结合，提高了模型的预报真实性；利用超分辨率技术，提高降水预报准确率。
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公开(公告)号：CN115857062B
公开(公告)日：2023-06-13
申请号：CN202310174997.1
申请日：2023-02-28
Applicant: 南京信息工程大学 , 南京气象科技创新研究院
IPC: G01W1/10 , G06N3/0464 , G06N3/096
Abstract: 本发明公开了一种基于多通道卷积神经网络的次季节台风生成预报方法，包括以下步骤：（1）统计台风逐周生成频次，对台风频次进行数据重组，提取不同时间尺度的周期性信号，并过滤多余的噪声；（2）基于信息流方法诊断各时间尺度周期性信号的可预测性来源构建掩膜场；（3）搭建多通道卷积神经网络模型，基于再分析资料构建的训练集对模型展开训练；（4）基于采集到的数值模型预报数据展开迁移学习，得到最终的预报模型；（5）将预设时间内的预报数据代入模型，生成次季节台风生成预报；本发明提升次季节台风生成预报技巧；有效滤除大尺度因子场中的多余噪音，进而有效提高模型预报效果。
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公开(公告)号：CN214893870U
公开(公告)日：2021-11-26
申请号：CN202121428995.3
申请日：2021-06-25
Applicant: 南京信息工程大学无锡研究院
Abstract: 本实用新型涉及恒压瓶技术领域，具体为一种基于磁力控制的恒压瓶设备，包括恒压瓶，所述恒压瓶的内部固定连接有第一定位板，所述恒压瓶的外表面固定连接有第二定位板，所述第一定位板的内部活动连接有第一滑板，所述第二定位板的内部活动连接有第二滑板，所述恒压瓶的底部固定连接有第一固定板。本实用新型的优点在于：通过设置定位板，使用时，将磁块分别固定在第一滑板和第二滑板的顶部，通过两个磁块的磁性相吸，使得当移动第二滑板时，会带动第一滑板在恒压瓶的内部移动，在移动过程中通过第一定位板和第二定位板分别对两个滑板进行定位，避免两个滑板之间的水平距离发生变化，对磁性产生影响，使得滑板移动平稳，使用方便。
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