公开(公告)号：CN111985727B

公开(公告)日：2023-07-28

申请号：CN202010914511.X

申请日：2020-09-03

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 许嘉禾 ,  蔡金圻 ,  谭桂容

IPC: G06Q10/04 ,  G06F30/27 ,  G06F18/214 ,  G06N3/0464 ,  G01W1/10

Abstract: 本发明公开一种基于环流分型模型天气预测方法及系统，方法包括：利用强降水过程历史个例数据集，确定待分型区域的环流场；根据所述待分型区域的环流场确定待分型子区域的测试样本集、分步迁移样本集和训练样本集；利用所述分步迁移样本集和所述训练样本集进行残差神经网络训练建模，获得所述待分型子区域持续性强降水对应的环流分型模型；利用所述环流分型模型对持续性强天气过程进行预测。本发明采用残差神经网络进行训练建模获得环流分型模型，然后基于环流分型模型对天气进行预测，该方法结果不容易受个别点值异常变化干扰，进而提高对天气预测的精度。

公开(公告)号：CN111985727A

公开(公告)日：2020-11-24

申请号：CN202010914511.X

申请日：2020-09-03

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 许嘉禾 ,  蔡金圻 ,  谭桂容

IPC: G06Q10/04 ,  G06N3/04 ,  G06K9/62 ,  G06F30/27 ,  G01W1/10

Abstract: 本发明公开一种基于环流分型模型天气预测方法及系统，方法包括：利用强降水过程历史个例数据集，确定待分型区域的环流场；根据所述待分型区域的环流场确定待分型子区域的测试样本集、分步迁移样本集和训练样本集；利用所述分步迁移样本集和所述训练样本集进行残差神经网络训练建模，获得所述待分型子区域持续性强降水对应的环流分型模型；利用所述环流分型模型对持续性强天气过程进行预测。本发明采用残差神经网络进行训练建模获得环流分型模型，然后基于环流分型模型对天气进行预测，该方法结果不容易受个别点值异常变化干扰，进而提高对天气预测的精度。