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公开(公告)号：CN119670524A
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202411322249.4
申请日：2024-09-23
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06F30/27 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G01W1/10
Abstract: 本发明提供了一种次季节热浪预测方法，包括：根据预获得的目标区域的气温主模态以及气温主模态时间系数—预报时效—最优预报因子关系表，确定预设的预报时效下与任一气温主模态时间系数相关联的所有最优预报因子。通过实时非带通滤波获取所有最优预报因子的数据，输入预先训练的次季节气温预报模型，获得目标区域内预设时效下的预测气温异常场。根据预测气温异常场对目标区域内的次季节热浪事件进行预测。本发明利用卷积神经网络强大的数据挖掘能力来考虑多尺度多变量之间的相互作用，充分考虑了年际尺度信号对大尺度次季节变率的影响，挖掘前期多尺度信号与未来气温之间的潜在关联。
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