一种增强学习的复杂气象环境预测方法

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一种增强学习的复杂气象环境预测方法
申请号:CN202410791775
申请日期:2024-06-19
公开号:CN118688880A
公开日期:2024-09-24
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种增强学习的复杂气象环境预测方法和系统,涉及增强学习技术领域,本发明方法包括气象模型构建、气象模型训练、气象模型优化、气象环境预测和预警提示,通过构建得到对应的气象模型,进而进行气象模型运行训练,分析得到气象模型对应各历史气象数据的训练结果系数,并判断得到气象模型对应各历史气象数据的训练结果,当训练结果为惩罚信号时,则分析得到气象模型对应的优化参数,通过获取当前地区对应的气象信息,进行未来各天数的气象结果预测,判断得到气象环境预测的精准性,保障气象预测的精准性,提高复杂气象环境预测的全面性和综合性,提升复杂气象环境预测的效率。
技术关键词
历史气象数据 气象观测站 降雨特征 深度学习技术 参数 模型训练模块 多层感知器 预警终端 信号 大气压强 学习算法 预测系统 误差 风速 格式 因子 综合性
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