公开(公告)号：CN119106610A

公开(公告)日：2024-12-10

申请号：CN202411159595.5

申请日：2024-08-22

Applicant: 济南大学

Inventor： 姜戴菁 ,  刘阳 ,  桑国庆 ,  邵广文 ,  吴先敏 ,  朱朋涛

IPC: G06F30/27 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供基于多变量联合分布和LSTM的遥感降水数据偏差校正方法，涉及卫星遥感降水偏差校正技术领域。该基于多变量联合分布和LSTM的遥感降水数据偏差校正方法，包括：CN05.1数据集和CMIP6逐日降水数据的预处理；基于R‑vine Copula构建多变量联合分布模型；采用VCCP方法对多变量联合分布模型进行变点检验；采用长短期记忆循环神经网络LSTM机器学习，分别校正多变量联合分布模型中突变点前后的遥感降水数据。通过利用LSTM模型分别对突变前后的遥感降水数据进行校正，校正后的降水数据精度有明显地提高，本发明能够很好地解决“突变”对降水时间序列的影响，从而达到遥感降水偏数据差校正的效果。