网约合乘出行短时需求概率预测方法及系统

    公开(公告)号:CN118798960A

    公开(公告)日:2024-10-18

    申请号:CN202410981468.7

    申请日:2024-07-22

    Abstract: 本发明提供一种网约合乘出行短时需求概率预测方法及系统,属于交通出行短时需求预测技术领域,获取城市历史OD需求订单数据;利用预先训练好的网约合乘出行短时需求概率预测模型,对获取的所述的历史OD需求订单数据进行处理,得到未来下一时段内对应的OD对的需求概率数据。本发明通过网约合乘出行需求的时空特征分析,通过时空依赖关系和运营依赖关系的学习,提升合乘需求预测的准确度,通过统计模型与深度学习模型的结合,量化合乘需求的不确定性,为网约车平台更合理地调配车辆资源,满足用户出行需求,提升服务质量提供重要支撑。

    基于气象大模型与观测数据的多尺度融合闪电预报方法

    公开(公告)号:CN118759610A

    公开(公告)日:2024-10-11

    申请号:CN202410901306.8

    申请日:2024-07-05

    Abstract: 本发明涉及气象预报领域,特别是指一种基于气象大模型与观测数据的多尺度融合闪电预报方法。所述方法包括:获取起报时刻的通用气象数据,输入到基于气象大模型的双源数据多尺度融合预报模型,模型包括:气象大模型以及多尺度融合预报模型;根据起报时刻的通用气象数据以及气象大模型,生成起报时刻的下一时刻的通用气象预测数据,并进行尺度迁移变换,得到变换后的下一时刻的通用气象预测数据;获取闪电观测数据;根据变换后的下一时刻的通用气象预测数据、闪电观测数据以及多尺度融合预报模型,生成闪电预报结果。本发明提供了一种新的闪电预报方法,该方法通过融合气象大模型输出和闪电观测数据,提高预报的准确性和时效性。

    一种基于核功率密度的无线信道多径分簇方法

    公开(公告)号:CN106452629A

    公开(公告)日:2017-02-22

    申请号:CN201610978957.2

    申请日:2016-11-07

    CPC classification number: H04L41/14 H04B7/0413 H04L41/0803 H04B17/391

    Abstract: 一种基于核功率密度的无线信道多径分簇方法,信号由发射机历经多径到达接收机,MIMO信道被建模为双方向性信道,并且双方向性脉冲响应包括多径的功率、时延、离开角以及达到角,信道中的多径信号呈现成簇现象,在同一个簇中的多径信号拥有相似的功率、时延以及角度参数,其特征在于,所有的多径参数都利用高分辨率算法(例如,MUSIC、CLEAN、SAGE、RiMAX)从实际测试数据中进行估计,考虑在一个时间时刻内多个簇中的多条多径分量,而这些多径分量由功率、时延、DOD以及DOA进行表示。本发明采用核密度等解决技术问题的新手段,能够更好地识别多径分量的本地密度变化,不需要簇的先验信息,是可满足未来无线通信领域面向簇结构的信道处理技术。

    一种基于核功率密度的无线信道多径分簇方法

    公开(公告)号:CN106452629B

    公开(公告)日:2019-03-15

    申请号:CN201610978957.2

    申请日:2016-11-07

    Abstract: 一种基于核功率密度的无线信道多径分簇方法,信号由发射机历经多径到达接收机,MIMO信道被建模为双方向性信道,并且双方向性脉冲响应包括多径的功率、时延、离开角以及达到角,信道中的多径信号呈现成簇现象,在同一个簇中的多径信号拥有相似的功率、时延以及角度参数,其特征在于,所有的多径参数都利用高分辨率算法(例如,MUSIC、CLEAN、SAGE、RiMAX)从实际测试数据中进行估计,考虑在一个时间时刻内多个簇中的多条多径分量,而这些多径分量由功率、时延、DOD以及DOA进行表示。本发明采用核密度等解决技术问题的新手段,能够更好地识别多径分量的本地密度变化,不需要簇的先验信息,是可满足未来无线通信领域面向簇结构的信道处理技术。

    一种基于气象大模型知识蒸馏的闪电预报方法与系统

    公开(公告)号:CN118938354A

    公开(公告)日:2024-11-12

    申请号:CN202410998832.0

    申请日:2024-07-24

    Abstract: 本发明公开了一种基于气象大模型知识蒸馏的闪电预报方法及系统,该方法构建用于知识蒸馏的数据集,并利用教师模型对数据集中的闪电观测数据进行预测得到预测结果;对学生模型的预测结果与教师模型的预测结果进行对比,并基于对比结果通过损失函数计算调整学生模型的参数以得到蒸馏后的学生模型;将起报时刻的通用气象数据输入蒸馏后的学生模型预测得到下一时刻的通用气象数据;以及利用观测数据编码模块对当前时刻的观测数据进行编码得到观测数据编码结果;将下一时刻的通用气象数据与当前时刻的观测数据编码结果输入至融合预报模块中以获得下一时刻的闪电预报结果,并递归预测未来多个时刻的闪电数据。本发明显著提升闪电预报的精度和计算效率。

    基于气象大模型增量微调技术的闪电预报方法及系统

    公开(公告)号:CN118746864A

    公开(公告)日:2024-10-08

    申请号:CN202410914244.4

    申请日:2024-07-09

    Abstract: 本发明提供一种基于气象大模型增量微调技术的闪电预报方法及系统,属于气象预测技术领域,获取起报时刻的通用气象网格数据;基于原始气象大模型,对起报时刻的气象数据进行预测,得到下一时刻的通用气象网格数据;获取起报时刻的闪电观测数据;基于微调后的预报模型和增量参数,结合气象数据和闪电观测数据,进行下一时刻的闪电预报;将上一时刻的预报结果作为新的模型输入,递归进行多步预测,以实现对未来多个时刻的闪电数据预测。本发明使用微调方法将大模型知识更充分地适配至闪电预报任务,提升闪电预报性能,引入额外的闪电观测数据,在增量参数网络中进行多层次的处理融合,利用观测数据驱动与大模型知识的互补优势增强闪电预报性能。

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