公开(公告)号：CN119599060A

公开(公告)日：2025-03-11

申请号：CN202411665754.9

申请日：2024-11-20

Applicant: 云南电网有限责任公司电力科学研究院

Inventor： 王一帆 ,  马仪 ,  马御棠 ,  程灏 ,  张豹 ,  王国芳 ,  陈远 ,  曹俊 ,  叶寿洪 ,  吉丽娅 ,  孙建文 ,  耿浩 ,  尹春林 ,  张赵鹏

IPC: G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G01W1/10

Abstract: 本发明实施例公开了一种高分辨率天气预报模型的训练方法、使用方法及相关装置，训练方法包括：获取预先收集的训练样本数据集；将训练样本数据集中的低分辨率降水预报的第一预报数据、北斗数据反演得到的大气可降水量数据和地表气象观测数据输入预设的深度学习模型中进行高分辨率天气预报的模型训练，得到高分辨率天气预报的第二预报数据；利用第二预报数据、训练样本数据集中的第一标签及预设的损失函数，确定深度学习模型是否收敛；若收敛，则将收敛的深度学习模型作为高分辨率天气预报模型。通过上述方式实现了基于深度学习的融合北斗和气象数据的高分辨率天气预报，提升预报精度，提高短临降水预报的准确性。