摘要
本发明提供了一种基于季节的水汽测量方法、系统、设备以及存储介质,涉及大气测量技术领域,包括获取第一信息、第二信息、第三信息和第四信息;所述第一信息包括历年来每天的多元时序参数;第二信息为历年来每天的加权平均温度;第三信息包括实时采集的多元时序参数;第四信息为历年来每天的天顶湿延迟;构建预测模型,根据第一信息和第二信息训练预测模型,并输入第三信息,得到实时加权平均温度;将第四信息按照改进的灰色预测算法进行计算,得到实时天顶湿延迟;根据实时加权平均温度和实时天顶湿延迟进行计算,得到大气可降水量。本发明通过改进加权平均温度和天顶湿延迟的预测方法,提高了计算大气可降水量的准确率。
技术关键词
加权平均温度
大气可降水量
测量方法
训练预测模型
分数阶
构建预测模型
参数
序列
长短期记忆网络
时序
存储计算机程序
训练集
物理
干空气
算法
数据
可读存储介质
因子
处理器
系统为您推荐了相关专利信息
筛查模型
丙氨酸氨基转移酶
肾小球滤过率
机器学习算法模型
胆红素
切片
预测模型获取方法
影像
训练预测模型
分布预测方法
Kaiser效应
弱胶结软岩
地应力测量方法
回波
超声波反射原理