-
公开(公告)号：CN118609690B
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202410606927.3
申请日：2024-05-16
Applicant: 中国气象局广州热带海洋气象研究所(广东省气象科学研究所) , 南京信息工程大学
Abstract: 本发明涉及气象预测技术领域，特别涉及一种云中夹卷混合蒸发过程后的微物理量预测方法、机器学习模型的训练方法及计算机程序产品。该机器学习模型训练方法基于显式混合气泡模式获取云中夹卷混合蒸发过程的参数化数据集，以参数化数据集的云内微物理量和云外环境量作为特征量，以数浓度和离散度为预测量训练机器学习模型，从而实现对云中夹卷混合蒸发过程后的微物理量的预测。该微物理量预测方法不需要建立特征量与预测量之间的具体物理关系式，相较于传统的参数化方案可以获得更加准确的夹卷混合蒸发过程后的微物理量。
-
公开(公告)号：CN118609690A
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202410606927.3
申请日：2024-05-16
Applicant: 中国气象局广州热带海洋气象研究所(广东省气象科学研究所) , 南京信息工程大学
Abstract: 本发明涉及气象预测技术领域，特别涉及一种云中夹卷混合蒸发过程后的微物理量预测方法、机器学习模型的训练方法及计算机程序产品。该机器学习模型训练方法基于显式混合气泡模式获取云中夹卷混合蒸发过程的参数化数据集，以参数化数据集的云内微物理量和云外环境量作为特征量，以数浓度和离散度为预测量训练机器学习模型，从而实现对云中夹卷混合蒸发过程后的微物理量的预测。该微物理量预测方法不需要建立特征量与预测量之间的具体物理关系式，相较于传统的参数化方案可以获得更加准确的夹卷混合蒸发过程后的微物理量。
-
公开(公告)号：CN118917222B
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202411407811.3
申请日：2024-10-10
Applicant: 中国气象局广州热带海洋气象研究所(广东省气象科学研究所)
IPC: G06F30/27 , G06N20/00 , H02J3/00 , H02J3/38 , G06F113/06
Abstract: 本发明公开一种发电功率预测模型的构建方法、预测方法和装置，涉及发电预测技术领域，以解决现有技术中发电功率预测模型的构建效率低和预测精度低的问题。构建方法包括获取预设时长内的气象数据集和目标电站的场站数据集；基于预设的模型预测时长采用预设的天气系统尺度分析策略对目标电站进行尺度分析，确定目标电站的天气影响几何区域；基于气象再分析数据、场站数据集和天气影响几何区域，构建机器学习数据集；基于场站数据集、气象观测数据和气象再分析数据确定影响目标电站的气象特征变量；采用预设的气象特征变量时间抽取策略，构建得到目标电站对应的目标发电功率预测模型。如此，发电功率预测模型构建效率高且预测精度高。
-
公开(公告)号：CN118917222A
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202411407811.3
申请日：2024-10-10
Applicant: 中国气象局广州热带海洋气象研究所(广东省气象科学研究所)
IPC: G06F30/27 , G06N20/00 , H02J3/00 , H02J3/38 , G06F113/06
Abstract: 本发明公开一种发电功率预测模型的构建方法、预测方法和装置，涉及发电预测技术领域，以解决现有技术中发电功率预测模型的构建效率低和预测精度低的问题。构建方法包括获取预设时长内的气象数据集和目标电站的场站数据集；基于预设的模型预测时长采用预设的天气系统尺度分析策略对目标电站进行尺度分析，确定目标电站的天气影响几何区域；基于气象再分析数据、场站数据集和天气影响几何区域，构建机器学习数据集；基于场站数据集、气象观测数据和气象再分析数据确定影响目标电站的气象特征变量；采用预设的气象特征变量时间抽取策略，构建得到目标电站对应的目标发电功率预测模型。如此，发电功率预测模型构建效率高且预测精度高。
-
-
-
Search Results
4
records
(took 0.042 seconds)
