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公开(公告)号：CN114626578B
公开(公告)日：2022-11-11
申请号：CN202210158808.7
申请日：2022-02-21
Applicant: 北京大学
Abstract: 本发明公开了一种利用人工智能预报冻雨的方法，包括对降水类型观测数据预处理，将降水相态进行转换；将预处理后的降水类型观测数据按照90%:10%的比例分为训练数据集和验证数据集；根据观测数据时间进行地理位置匹配，分析数据中的500hPa‑1000hPa每个气压层特征数据以及每个预报站点的经度、维度和高度构建特征数据集；将观测数据作为标签，结合特征数据集，通过LightGBM算法进行冻雨降水相态预报模型训练，得到预报模型并存储；利用预报模型的特征数据集，直接输出预报得到的冻雨预报结果。本发明通过构建预报模型，对大气压层特征数据以及每个预报站点的经度、维度和高度进行特征工程处理，实现了对冬季冻雨快捷而准确的预报。
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公开(公告)号：CN114626578A
公开(公告)日：2022-06-14
申请号：CN202210158808.7
申请日：2022-02-21
Applicant: 北京大学
Abstract: 本发明公开了一种利用人工智能预报冻雨的方法，包括对降水类型观测数据预处理，将降水相态进行转换；将预处理后的降水类型观测数据按照90%:10%的比例分为训练数据集和验证数据集；根据观测数据时间进行地理位置匹配，分析数据中的500hPa‑1000hPa每个气压层特征数据以及每个预报站点的经度、维度和高度构建特征数据集；将观测数据作为标签，结合特征数据集，通过LightGBM算法进行冻雨降水相态预报模型训练，得到预报模型并存储；利用预报模型的特征数据集，直接输出预报得到的冻雨预报结果。本发明通过构建预报模型，对大气压层特征数据以及每个预报站点的经度、维度和高度进行特征工程处理，实现了对冬季冻雨快捷而准确的预报。
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