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公开(公告)号：CN116628626A
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202310726072.3
申请日：2023-06-19
Applicant: 成都信息工程大学
IPC: G06F18/25 , G06F18/214 , G06F18/24 , G06N20/20
Abstract: 本发明涉及一种基于特征交叉融合网络的短时降水分型方法，在降水分型任务中，设计了一个特征交叉融合ConvNeXT网络，用欧洲中期天气预报中心再分析数据ERA5的500百帕位势高度的气象数据作为训练集进行学习，学习不同天气类型的环流特征，通过交叉融合学习不同天气类型的环流特征，保存更多的细节特征，将不同类型的天气系统的差异尽可能的区分，最后根据分类结果绘制降水平面图，该方法解决了以往的方法不适用小尺度天气系统的缺点。本发明解决了主观分型带来的耗时耗力和标准不统一的问题以及以往客观分型的低准确率问题。
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