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公开(公告)号：CN118366046A
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202410799661.9
申请日：2024-06-20
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/44 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习并结合地形的风场降尺度方法，包括：（1）采集地面高程数据、低分辨率数值模式预报数据、高分辨率观测数据，并对数据进行预处理，最后构成降尺度数据集；（2）搭建基于矢量的神经网络深度学习降尺度模型；（3）基于降尺度数据集对基于矢量的神经网络深度学习降尺度模型进行训练；（4）基于实时低分辨率数值模式预报数据以及高分辨率地面高程数据，通过训练好的模型生成高分辨率降尺度数据。本发明能够实现经纬度分辨率从0.25°×0.25°到0.1°×0.1°的降尺度预测，提高了网络拟合效果，并可以综合把握矢量的方向和大小，产生更具有应用价值、准确率更高的结果。
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公开(公告)号：CN118227979B
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202410652939.X
申请日：2024-05-24
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06F18/15 , G06F18/214 , G06N3/0464 , G06F30/27 , G06F119/02
Abstract: 本发明公开一种基于改进卷积神经网络利用热带太平洋次表层海温异常的预测ENSO方法，包括以下步骤:（1）采集热带太平洋次表层海温数据、Nino3.4观测数据，并对数据进行预处理，构建训练数据集；（2）搭建加入了注意力机制SENet的CNN模型；（3）基于所述训练集和模型进行训练；（4）生成预测产品利用皮尔森积矩相关系数计算得到ENSO预测；本发明所用数据资源和计算资源少，计算速度更快，预测时效长；突出次表层海温的经向扰动，更能体现热带太平洋次表层海温异常东传的特征。
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公开(公告)号：CN118366046B
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202410799661.9
申请日：2024-06-20
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/44 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习并结合地形的风场降尺度方法，包括：（1）采集地面高程数据、低分辨率数值模式预报数据、高分辨率观测数据，并对数据进行预处理，最后构成降尺度数据集；（2）搭建基于矢量的神经网络深度学习降尺度模型；（3）基于降尺度数据集对基于矢量的神经网络深度学习降尺度模型进行训练；（4）基于实时低分辨率数值模式预报数据以及高分辨率地面高程数据，通过训练好的模型生成高分辨率降尺度数据。本发明能够实现经纬度分辨率从0.25°×0.25°到0.1°×0.1°的降尺度预测，提高了网络拟合效果，并可以综合把握矢量的方向和大小，产生更具有应用价值、准确率更高的结果。
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公开(公告)号：CN118227979A
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202410652939.X
申请日：2024-05-24
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06F18/15 , G06F18/214 , G06N3/0464 , G06F30/27 , G06F119/02
Abstract: 本发明公开一种基于改进卷积神经网络利用热带太平洋次表层海温异常的预测ENSO方法，包括以下步骤:（1）采集热带太平洋次表层海温数据、Nino3.4观测数据，并对数据进行预处理，构建训练数据集；（2）搭建加入了注意力机制SENet的CNN模型；（3）基于所述训练集和模型进行训练；（4）生成预测产品利用皮尔森积矩相关系数计算得到ENSO预测；本发明所用数据资源和计算资源少，计算速度更快，预测时效长；突出次表层海温的经向扰动，更能体现热带太平洋次表层海温异常东传的特征。
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