摘要
本发明提供了一种多数值天气预报模式智能集成方法,将预设时段内同一目标预报点位的模式预报数据与该同一目标预报点位所对应目标观测点位的观测数据进行匹配以得到时间分辨率相同的时序数据,从时序数据中提取出多个气象要素的时间序列并基于时间序列进行气象要素相关性分析,基于气象要素相关性分析结果确定目标气象要素并基于目标气象要素的时间序列构建风光样本集,基于风光样本集以及每个目标观测点位和每个目标预报点位各自的位置信息训练预先建立的神经网络模型,并在训练过程中调整神经网络模型的参数,得到智能多模式集成模型。采用本发明可以提高多数值天气预报模式集成的效率和准确性。
技术关键词
数值天气预报模式
神经网络模型
集成方法
智能多模式
样本
风速
序列
滑动窗口采样
时序
训练集
风光
数据
分辨率
积层
相关系数阈值
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