-
公开(公告)号：CN118822048B
公开(公告)日：2024-12-06
申请号：CN202411305389.0
申请日：2024-09-19
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/26 , G06F18/15 , G06F18/213 , G06F18/2431 , G06N3/0455 , G06N3/049 , G06N3/0499 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G01W1/10 , G06F123/02
Abstract: 本发明公开了一种前兆因子深度融合的次季节极端降水预测方法，包括：基于优化的损失函数，构建融合数值模式降水预测、历史降水观测以及观测前兆因子的时空变换网络深度学习模型，基于数值模式降水预测数据集、历史降水观测数据集以及观测前兆因子数据集展开模型训练与优化；利用训练好的模型，输入目标时间的数值模式降水预测和前兆因子数据进行预测，输出次季节极端降水预测结果；本发明通过数值模式降水预测、历史降水观测和观测前兆因子数据的深度融合，利用一种新的时空变换网络深度学习方法，显著提高了次季节极端降水预测的准确性和全面性，具有极高的应用价值和广泛的应用前景。
-
公开(公告)号：CN118050729A
公开(公告)日：2024-05-17
申请号：CN202410447311.6
申请日：2024-04-15
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G01S13/95 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/082 , G01S7/41 , G01S7/40
Abstract: 本发明公开了一种基于改进U‑Net的雷达回波时间降尺度订正方法，包括以下步骤：（1）收集发布的CMA‑SH数值模式预报数据，并进行初步的预报因子筛选和预处理；（2）搭建基于改进U‑Net的深度学习模型即传统U‑Net基础上增加基于对抗生成网络的TSR‑GAN时间降尺度模块，并定义新的阈值法评估指标，以此为基础更改适用于雷达回波预报订正问题的损失函数；（3）基于步骤（2）雷达回波数据集与改进U‑Net模型进行训练，获得订正后高分辨率的雷达回波预报产品；本发明通过降尺度得到分钟级预报，提高了对短临系统的预报能力。
-
公开(公告)号：CN117236201A
公开(公告)日：2023-12-15
申请号：CN202311525721.X
申请日：2023-11-16
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: G06F30/27 , G01W1/10 , G06N3/0455 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于Diffusion和ViT的降尺度方法，包括以下步骤：S1建立低分辨率数值模式降水预报与高分辨率降水观测样本，并进行预处理；S2构建Diffusion‑Vision‑Transformer降水预报模型；S3训练模型，直至Diffusion‑Vision‑Transformer的误差收敛，保存模型并进行预测；本发明通过利用Vision Transformer模型代替原始Diffusion模型中的U‑Net结构，大幅提高模型的训练效率，减低模型用于预测的时间。
-
公开(公告)号：CN118445720B
公开(公告)日：2025-03-18
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。
-
公开(公告)号：CN118822048A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202411305389.0
申请日：2024-09-19
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/26 , G06F18/15 , G06F18/213 , G06F18/2431 , G06N3/0455 , G06N3/049 , G06N3/0499 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G01W1/10 , G06F123/02
Abstract: 本发明公开了一种前兆因子深度融合的次季节极端降水预测方法，包括：基于优化的损失函数，构建融合数值模式降水预测、历史降水观测以及观测前兆因子的时空变换网络深度学习模型，基于数值模式降水预测数据集、历史降水观测数据集以及观测前兆因子数据集展开模型训练与优化；利用训练好的模型，输入目标时间的数值模式降水预测和前兆因子数据进行预测，输出次季节极端降水预测结果；本发明通过数值模式降水预测、历史降水观测和观测前兆因子数据的深度融合，利用一种新的时空变换网络深度学习方法，显著提高了次季节极端降水预测的准确性和全面性，具有极高的应用价值和广泛的应用前景。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118277767A
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202410614990.1
申请日：2024-05-17
Applicant: 南京信息工程大学 , 南京气象科技创新研究院 , 无锡学院
IPC: G06F18/213 , G06F18/25 , G06N3/0442 , G06N3/08 , G01W1/10
Abstract: 本发明公开了一种基于LA‑UNET‑LSTM的次季节降水预报方法，包括：采集数值模式输出的降水和多气象要素预报数据、实际降水观测数据，并将数据划分成训练集、验证集和测试集；基于训练集数据提取降水可预报模态的特征序列，诊断分析其在数值模式中的可预报性来源，并提取特征掩膜场；搭建LA‑UNET‑LSTM神经网络，构建基于结构相似性和加权均方差的损失函数；对数据进行标准化处理，配合特征掩膜场构建预报因子特征图，基于训练集数据对模型展开训练，并根据模型验证集中表现调整模型参数；将测试集中的预报因子特征图带入训练好的模型，同时得到未来1‑4周的降水预报数据。本发明有效提高了计算效率和极端降水的预报技巧。
-
公开(公告)号：CN118051878A
公开(公告)日：2024-05-17
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。
-
公开(公告)号：CN119128448B
公开(公告)日：2025-03-25
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。
-
公开(公告)号：CN119207638A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411268436.9
申请日：2024-09-11
Applicant: 无锡学院 , 江苏省泰州环境监测中心 , 南京信息工程大学
IPC: G16C20/70 , G16C20/20 , G06N3/0455 , G06F18/213 , G06F123/02
Abstract: 本发明公开了基于人工智能的大气PM2.5源解析及月尺度预测方法、系统，该方法包括逐日收集大气PM2.5污染物组分浓度X和气象要素M的数据信息，对数据信息进行预处理；基于Auto‑encoder算法，构建基于Auto‑encoder的大气污染物源解析模型，将预处理后的大气PM2.5污染物组分浓度输入到该模型中，得到污染源的相对贡献；构建KAN‑Transformer模型，将预处理后的气象要素数据与得到的污染源相对贡献分别输入到该模型中，通过多步预测得到月尺度的大气PM2.5污染物组分浓度的绝对值。本发明能够捕捉大气污染源组分之间的复杂非线性关系，提高了PM2.5组分来源分析的准确性。
-
公开(公告)号：CN118050729B
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202410447311.6
申请日：2024-04-15
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G01S13/95 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/082 , G01S7/41 , G01S7/40
Abstract: 本发明公开了一种基于改进U‑Net的雷达回波时间降尺度订正方法，包括以下步骤：（1）收集发布的CMA‑SH数值模式预报数据，并进行初步的预报因子筛选和预处理；（2）搭建基于改进U‑Net的深度学习模型即传统U‑Net基础上增加基于对抗生成网络的TSR‑GAN时间降尺度模块，并定义新的阈值法评估指标，以此为基础更改适用于雷达回波预报订正问题的损失函数；（3）基于步骤（2）雷达回波数据集与改进U‑Net模型进行训练，获得订正后高分辨率的雷达回波预报产品；本发明通过降尺度得到分钟级预报，提高了对短临系统的预报能力。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
29
records
(took 0.03 seconds)
