公开(公告)号：CN119250112B

公开(公告)日：2025-04-29

申请号：CN202411756034.3

申请日：2024-12-03

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 韩进 ,  陈诗豪

IPC: G06N3/042 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/049 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/0985 ,  G06F18/214

Abstract: 本发明公开了一种基于时空图卷积神经网络的闪电推演方法和系统，该方法包括根据闪电定位数据获取闪电区域信息，构建闪电区域拓扑图；对闪电定位数据进行预处理，将预处理后的数据映射到对应区域，计算各区域内的地闪密度，并按照设定阈值对地闪密度进行等级划分；将各区域地闪密度等级映射到图的对应节点中，得到设定时间内的地闪密度数据，按照时间间隔进行划分，结合闪电区域拓扑图，构建具有图结构的闪电密度时间序列数据集，将该数据集输入到时空图卷积神经网络模型中进行训练和参数调优，得到最终的时空图卷积神经网络模型，利用该模型完成闪电推演。本发明能更有效学习闪电的空间规律和时间规律，提高闪电推演的准确性。

公开(公告)号：CN119250112A

公开(公告)日：2025-01-03

申请号：CN202411756034.3

申请日：2024-12-03

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 韩进 ,  陈诗豪

IPC: G06N3/042 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/049 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/0985 ,  G06F18/214

Abstract: 本发明公开了一种基于时空图卷积神经网络的闪电推演方法和系统，该方法包括根据闪电定位数据获取闪电区域信息，构建闪电区域拓扑图；对闪电定位数据进行预处理，将预处理后的数据映射到对应区域，计算各区域内的地闪密度，并按照设定阈值对地闪密度进行等级划分；将各区域地闪密度等级映射到图的对应节点中，得到设定时间内的地闪密度数据，按照时间间隔进行划分，结合闪电区域拓扑图，构建具有图结构的闪电密度时间序列数据集，将该数据集输入到时空图卷积神经网络模型中进行训练和参数调优，得到最终的时空图卷积神经网络模型，利用该模型完成闪电推演。本发明能更有效学习闪电的空间规律和时间规律，提高闪电推演的准确性。