公开(公告)号：CN119106949B

公开(公告)日：2025-02-14

申请号：CN202411589294.6

申请日：2024-11-08

Applicant: 南京气象科技创新研究院

Inventor： 朱寿鹏 ,  吕阳 ,  张玲 ,  范怡 ,  智协飞 ,  吉璐莹 ,  祁海霞 ,  王玉虹 ,  周红梅 ,  季焱 ,  董甫 ,  朱延和

IPC: G06Q10/0637 ,  G01W1/10 ,  G01W1/18 ,  G06Q50/26 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明公开了融合精细地形特征的延伸期降水连续分布概率预报方法，包括：获取标准化的延伸期数值模式集合预报系统多成员多要素预报数据以及区域历史长时间序列降水观测数据，并提取历史降水连续分布特征；基于区域高分辨率精细地形数据，得到去尺度化的关键地形多维特征因子库；构建极限梯度提升U‑Net混合深度学习降水概率预报模型，并展开模型训练和优化；采用训练好的模型，产生改进的延伸期降水连续分布概率预报结果。本发明融合了精细地形数据，采用了加权交叉熵损失函数，有效处理了降水分布类别不平衡问题，提升了模型的泛化能力，改进了降水连续分布概率预报的预报性能，具有极高的应用价值。

公开(公告)号：CN117236201B

公开(公告)日：2024-02-23

申请号：CN202311525721.X

申请日：2023-11-16

Applicant: 南京信息工程大学 ,  无锡学院 ,  南京气象科技创新研究院 ,  中国人民解放军国防科技大学

Inventor： 季焱 ,  智协飞 ,  张永宏 ,  卢楚翰 ,  彭婷 ,  张玲 ,  王靖宇 ,  陈超辉 ,  吉璐莹 ,  吕阳 ,  朱寿鹏

IPC: G06F30/27 ,  G01W1/10 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于Diffusion和ViT的降尺度方法，包括以下步骤：S1建立低分辨率数值模式降水预报与高分辨率降水观测样本，并进行预处理；S2构建Diffusion‑Vision‑Transformer降水预报模型；S3训练模型，直至Diffusion‑Vision‑Transformer的误差收敛，保存模型并进行预测；本发明通过利用Vision Transformer模型代替原始Diffusion模型中的U‑Net结构，大幅提高模型的训练效率，减低模型用于预测的时间。