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公开(公告)号：CN116306282A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310260631.6
申请日：2023-03-17
Applicant: 河海大学
IPC: G06F30/27 , G06N20/00 , G06F119/02 , G06F113/08
Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习的近实时卫星反演降水校正方法、装置及系统，包括实时获取近实时卫星反演降水数据；将所述近实时卫星反演降水数据发送至预先训练好的机器学习模型，获得降水校正数据；所述机器学习模型通过如下步骤得到：获取基于历史近实时卫星反演降水数据和观测降水数据预先构建的训练集和验证集；综合考虑回归准确率、时间复杂度与输入数据量，从多个备选的机器学习模型中选择出当前训练集下最优的机器学习模型；基于所述训练集和验证集，采用预设算法对选出的机器学习模型进行训练，得到预先训练好的机器学习模型。本发明采用了机器寻优技术，提取了非直接模拟、观测资料的特征，使校正的结果更具可靠性。
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