公开(公告)号：CN119961679A

公开(公告)日：2025-05-09

申请号：CN202510080467.X

申请日：2025-01-17

Applicant: 中国长江电力股份有限公司

Inventor： 李波 ,  王李东 ,  严婧 ,  张俊 ,  郭乐 ,  范宏飞 ,  易香妤 ,  许玮 ,  蔡明 ,  王星宇 ,  高兰

IPC: G06F18/214 ,  G06F18/21 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/09

Abstract: 本发明公开了一种深度学习次季节逐日高温预测方法及相关设备。该方法包括：获取预设周期内的高温预测数据的基础预测集合，所述基础预测集合是对次季节模式在所述预设周期内的每日高温预报进行算数平均确定的；基于所述基础预测集合和历史观测数据对主模型进行训练，以获得用于对未来预设周期进行高温预报的预测订正模型；根据未来预设周期内的次季节模式预报数据和最新的观测数据通过所述预测订正模型进行未来预设周期的高温预测。能够解决由于模式的不确定性和初始条件的不完全准确，预测结果往往存在量级误差或高温过程相位误差的问题。