基于人工智能的大气模式预报数据综合后处理方法及系统

本发明的实施例提供了一种基于人工智能的大气模式预报数据综合后处理方法及系统。应用于数据处理技术领域，该方法包括：建立用于多模式集成预报的U‑Net神经网络模型，调整U‑Net神经网络模型的超参数，并使用数据集进行训练，得到训练后的U‑Net神经网络模型；分要素构建用于深度超分辨率降尺度MSRLapN神经网络模型的结构，调整MSRLapN神经网络模型的超参数，并使用数据集进行训练，得到训练后的MSRLapN神经网络模型；对降水及云量的特征要素，采用分级的损失函数对特征要素在不同分级下进行计算。以此方式，可以解决现有技术中方案难以实施，实施的成本较大；计算量大，难以模拟和配置的技术问题。