一种基于集成学习的花粉预报方法

AITNT
正文
推荐专利
一种基于集成学习的花粉预报方法
申请号:CN202510176477
申请日期:2025-02-18
公开号:CN120125053B
公开日期:2025-08-26
类型:发明专利
摘要
本发明涉及花粉预报技术领域,具体涉及一种基于集成学习的花粉预报方法。本发明使用气象数值模式产品,构建了包括数值模式特征、静态特征、时间特征和排放源特征在内的能够体现花粉生成特征、传输特征,具有不同区域代表性的静态特征,最终形成花粉预报特征工程技术。采用基于多机器学习器或深度学习器的集成学习,提升整体花粉的预报效果。
技术关键词
预报方法 深度神经网络学习 风速 相对湿度 数值预报产品 静态特征 双线性插值 学习特征数据 气象 特征工程技术 序列 预报技术 多层感知器 传输特征 站点 生成特征 气压 基础
系统为您推荐了相关专利信息
1
结合CMA-ES算法和DDPG算法的微电网优化调度方法及系统
电网优化调度方法 微电网系统 柴油发电机 协方差矩阵 风力发电机模型
2
一种混塔钢索预紧力实时监测方法及系统
预紧力实时监测方法 动力学特性数据 全局灵敏度分析 回归预测方法 多结构
3
融合物理模型与机器学习的风功率预测系统
功率预测系统 风能转换效率 随机森林模型 大气压 气象
4
考虑洪峰传播时间的洪水预报方法
洪水预报方法 动态时间规整 相关性分析方法 水文 鲸鱼优化算法
5
基于电力系统最低惯量需求的风电机组有功功率控制方法及系统
有功功率控制方法 虚拟惯量 分层控制策略 调频 风速
添加客服微信openai178,进AITNT官方交流群
驱动智慧未来:提供一站式AI转型解决方案
沪ICP备2023015588号