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公开(公告)号：CN117237677B
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202311518546.1
申请日：2023-11-15
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
IPC: G06V10/74 , G01W1/10 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06N3/0455 , G06T7/62 , G06T7/60 , G06T7/73
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的强降水空间整体相似度的降水预报订正方法，包括以下步骤：（1）利用YOLOv5对降水属性进行识别；（2）建立基于GAN的降水预报订正模型；（3）建立基于GAN且融合降水空间特征的强降水订正模型O‑GAN；（4）将测试期的数值模式预报数据代入模型O‑GAN，生成后处理之后的降水预报；本发明有效提高了传统仅优化逐点误差模型的订正技巧；实现了从降水图片到降水雨团空间属性的“端到端”输出，提高客观识别效率；避免了传统逐点订正模型可能出现的预报模糊化问题，同时能够有效捕捉强降水特征，提高降水预报准确率。
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公开(公告)号：CN119106949A
公开(公告)日：2024-12-10
申请号：CN202411589294.6
申请日：2024-11-08
Applicant: 南京气象科技创新研究院
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。
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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
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。
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公开(公告)号：CN117237677A
公开(公告)日：2023-12-15
申请号：CN202311518546.1
申请日：2023-11-15
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
IPC: G06V10/74 , G01W1/10 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06N3/0455 , G06T7/62 , G06T7/60 , G06T7/73
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的强降水空间整体相似度的降水预报订正方法，包括以下步骤：（1）利用YOLOv5对降水属性进行识别；（2）建立基于GAN的降水预报订正模型；（3）建立基于GAN且融合降水空间特征的强降水订正模型O‑GAN；（4）将测试期的数值模式预报数据代入模型O‑GAN，生成后处理之后的降水预报；本发明有效提高了传统仅优化逐点误差模型的订正技巧；实现了从降水图片到降水雨团空间属性的“端到端”输出，提高客观识别效率；避免了传统逐点订正模型可能出现的预报模糊化问题，同时能够有效捕捉强降水特征，提高降水预报准确率。
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