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公开(公告)号：CN118379642A
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN202410846406.5
申请日：2024-06-27
Applicant: 安徽省公共气象服务中心(安徽省突发公共事件预警信息发布中心) , 安徽大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/44 , G06V10/74 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/09
Abstract: 本发明提供基于概率分布的自监督短临降雨预测方法及系统，方法包括：处理雷达回波图数据集，得到回波序列；将每组回波序列中的回波图，按像素值转化为概率分布矩阵；将一组回波序列输入至降雨预测模型的Encoder部分，输出每张回波图的概率分布矩阵，计算预训练概率分布，完成预训练操作，以得到预训练Encoder部分、预训练Encoder参数；将雷达回波图数据集划分为训练集、预测集；保留预训练Encoder参数，以作为训练初始值，将训练集输入至降雨预测模型，以进行模型训练操作，得到适用降雨预测模型；将预测集中的输入序列，输入至适用降雨预测模型，以处理得到预测输出序列。本发明解决了计算过程无法并行、数据特征利用率较低的缺陷，导致预测精度较低的技术问题。
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公开(公告)号：CN118379642B
公开(公告)日：2024-09-17
申请号：CN202410846406.5
申请日：2024-06-27
Applicant: 安徽省公共气象服务中心(安徽省突发公共事件预警信息发布中心) , 安徽大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/44 , G06V10/74 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/09
Abstract: 本发明提供基于概率分布的自监督短临降雨预测方法及系统，方法包括：处理雷达回波图数据集，得到回波序列；将每组回波序列中的回波图，按像素值转化为概率分布矩阵；将一组回波序列输入至降雨预测模型的Encoder部分，输出每张回波图的概率分布矩阵，计算预训练概率分布，完成预训练操作，以得到预训练Encoder部分、预训练Encoder参数；将雷达回波图数据集划分为训练集、预测集；保留预训练Encoder参数，以作为训练初始值，将训练集输入至降雨预测模型，以进行模型训练操作，得到适用降雨预测模型；将预测集中的输入序列，输入至适用降雨预测模型，以处理得到预测输出序列。本发明解决了计算过程无法并行、数据特征利用率较低的缺陷，导致预测精度较低的技术问题。
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公开(公告)号：CN118095255A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202311795027.X
申请日：2023-12-25
Applicant: 安徽省公共气象服务中心(安徽省突发公共事件预警信息发布中心)
IPC: G06F40/226 , G06F40/279 , G06F40/289 , G06F40/242
Abstract: 本发明公开了一种基于Jieba分词的气象预警质控白名单制作方法以及系统，本方法包括以下步骤：步骤1：采集历史预警数据，建立历史预警数据库；步骤2：对历史预警的预警内容进行Jieba分词，将每条预警内容拆分成若干个词语词汇；步骤3：对拆分后的词汇进行归类整理，并构建白名单数据库；步骤4：按照词汇类型扩充白名单库。本发明能够检测到预警发布过程中不易发现的笔误、不准确描述、同音字混淆错误，有利于提高气象预警信息质控的准确性，提升气象预警信息的发布质量。
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公开(公告)号：CN117111182A
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202311352643.8
申请日：2023-10-19
Applicant: 安徽省公共气象服务中心(安徽省突发公共事件预警信息发布中心)
IPC: G01W1/10 , G06F18/214 , G06F18/241 , G06N20/00
Abstract: 基于气块反向追踪的大雾短期预报方法，属于气象预报技术领域，包括以下步骤：S100:大雾分区；S200:选取预报因子；S300:样本处理；S400:建立预报模型；S500：评估计算；本发明从大雾形成机理的角度出发，利用客观方法来完成大雾分区，将出雾一致的站点划分到同一个区域，对每一个预报位置采用追踪气块的方式，获取起报时刻气块位置、气象参数等信息，与其他影响大雾出现的气象条件一起作为影响大雾形成的关键气象因子，采用多种机器学习方法进行训练，彼此间通过对训练集和测试集的预报准确性进行对比，选取预报准确率最高的模型作为最终模型，再利用最终模型通过输入实时气象数据进行大雾短期预报，提高了大雾短期预报的时效性和准确性。
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公开(公告)号：CN116307278A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310560809.9
申请日：2023-05-18
Applicant: 中国气象局公共气象服务中心(国家预警信息发布中心) , 安徽省公共气象服务中心(安徽省突发公共事件预警信息发布中心)
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0639 , G06Q10/067 , G06Q50/26
Abstract: 本公开提供一种风能和太阳能月尺度资源的预报方法，包括：将预报时间段对应的参照预报数据输入至预测模型，得到预报时间段的气象能源的强度指标。构建预测模型的构建方法，包括：获取预定历史时间段内指定区域的逐月气象能源强度指标；根据预定历史时间段内指定区域的逐月气象能源强度指标确定所述指定区域内气象能源的主要模态；根据所述预定历史时间段同期的多组参照数据确定影响所述气象能源的模态变化的关键环流要素以及所述指定区域内的气象能源显著关键区，所述参照数据为所述气象能源的强度指标数据；根据所述关键环流要素以及所述气象能源显著关键区构建各个所述主要模态的预测模型。本公开还提供一种电子设备和一种计算机可读介质。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118469116B
公开(公告)日：2024-11-26
申请号：CN202410919201.5
申请日：2024-07-10
Applicant: 安徽省公共气象服务中心(安徽省突发公共事件预警信息发布中心)
IPC: G06Q10/047 , G01W1/10 , G06Q50/14 , G06F17/10
Abstract: 本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及一种景点雾天能见度预报及路线推荐方法和系统，包括获取实时的景区多个景点的不同观赏位置的雾天能见度/时间数据曲线；获取预选的观赏景点的多个观赏位置信息；根据游客入口位置并基于多个观赏位置信息规划所有可能的观赏路线；基于所述所有可能的观赏路线获取游客到达每条观赏路线中各个观赏位置的时间数据；获取时间数据对应的雾天能见度数据；计算获得每个观赏位置的观赏度得分；将观赏度得分总和最大的对应的一条或多条观赏路线推送给游客。本发明解决了针对实时预测的雾的大小给游客推荐合适的观赏路线的问题，使得游客可以有更好的观景体验。
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公开(公告)号：CN118469116A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410919201.5
申请日：2024-07-10
Applicant: 安徽省公共气象服务中心(安徽省突发公共事件预警信息发布中心)
IPC: G06Q10/047 , G01W1/10 , G06Q50/14 , G06F17/10
Abstract: 本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及一种景点雾天能见度预报及路线推荐方法和系统，包括获取实时的景区多个景点的不同观赏位置的雾天能见度/时间数据曲线；获取预选的观赏景点的多个观赏位置信息；根据游客入口位置并基于多个观赏位置信息规划所有可能的观赏路线；基于所述所有可能的观赏路线获取游客到达每条观赏路线中各个观赏位置的时间数据；获取时间数据对应的雾天能见度数据；计算获得每个观赏位置的观赏度得分；将观赏度得分总和最大的对应的一条或多条观赏路线推送给游客。本发明解决了针对实时预测的雾的大小给游客推荐合适的观赏路线的问题，使得游客可以有更好的观景体验。
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公开(公告)号：CN116307278B
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202310560809.9
申请日：2023-05-18
Applicant: 中国气象局公共气象服务中心(国家预警信息发布中心) , 安徽省公共气象服务中心(安徽省突发公共事件预警信息发布中心)
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0639 , G06Q10/067 , G06Q50/26
Abstract: 本公开提供一种风能和太阳能月尺度资源的预报方法，包括：将预报时间段对应的参照预报数据输入至预测模型，得到预报时间段的气象能源的强度指标。构建预测模型的构建方法，包括：获取预定历史时间段内指定区域的逐月气象能源强度指标；根据预定历史时间段内指定区域的逐月气象能源强度指标确定所述指定区域内气象能源的主要模态；根据所述预定历史时间段同期的多组参照数据确定影响所述气象能源的模态变化的关键环流要素以及所述指定区域内的气象能源显著关键区，所述参照数据为所述气象能源的强度指标数据；根据所述关键环流要素以及所述气象能源显著关键区构建各个所述主要模态的预测模型。本公开还提供一种电子设备和一种计算机可读介质。
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公开(公告)号：CN119355845A
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202411391787.9
申请日：2024-10-08
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明公开一种基于时空网络的降水估计方法，涉及气象预测技术领域，包括以下步骤：采集连续时段的雷达图像数据、提取的包含时间信息的特征、捕获图像像素间的相邻特征以及输出降雨量估算结果；本发明通过时间特征提取模块、空间特征提取模块和MLP头部模块组成时空网络模型，并使用时间特征提取模块从历史雷达回波图中提取时间上的关联信息，使用空间特征提取模块捕获图像像素间的相邻特征，能有效捕捉雷达图像的时空特征变化，相比传统降水估算方法，在估计不同强度的降水方面表现出优异的性能，可以自适应拟合雷达反射率与降雨之间复杂的非线性关系，并在减少强降水的估计误差方面，大大降低了估计误差，极大程度上提高了降水估算精准度。
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公开(公告)号：CN109543764B
公开(公告)日：2023-06-16
申请号：CN201811438885.8
申请日：2018-11-28
Applicant: 安徽省公共气象服务中心 , 安徽大学
IPC: G06F18/2411 , G06F40/30 , G06F40/284 , G06F18/214
Abstract: 本发明提供一种基于智能语义感知的预警信息合法性检测方法及检测系统，包括：S1：基于深度学习的垂直领域预警文本多标准分词算法；S2：基于人机耦合形式的白名单构建与实时更新方法；S3：在线非法字符匹配算法：利用多标准分词算法对待发布预警信息进行多标准分词获得候选字符集合，结合倒排索引与树状数据结构，设计大规模文本数据层级搜索与比对算法，通过与白名单的语义对比实现预警信息文本中的非法字符的快速定位与判断。优点为：以正向合法字(词)智能感知算法取代传统的反向非法字(词)搜索算法，可以达到非法字(词)100％检测效果。基于人机耦合形式的白名单构建与实时更新，可随着预警发布系统的不断使用逐步减少对人工的依赖。
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