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

Inventor： 秦华旺 ,  任佳红

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。

公开(公告)号：CN117633449A

公开(公告)日：2024-03-01

申请号：CN202410102005.9

申请日：2024-01-25

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 秦华旺 ,  任佳红

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。