一种低计算资源下的气象预报大模型快速预报方法、系统、设备、介质及终端

AITNT
正文
推荐专利
一种低计算资源下的气象预报大模型快速预报方法、系统、设备、介质及终端
申请号:CN202510526798
申请日期:2025-04-25
公开号:CN120067600B
公开日期:2025-07-22
类型:发明专利
摘要
本发明属于气象预报技术领域,公开了一种低计算资源下的气象预报大模型快速预报方法、系统、设备、介质及终端。基于神经网络的微调技术、利用集成思想,针对现有大模型的大参数量训练对数据、计算资源要求高且训练难等问题,面向气象领域,设计一种低计算资源下的大模型快速预报方法,突破现有大模型训练的技术壁垒,实现低计算资源下从零开始快速预报出有效的大模型。本发明可实现低计算资源下的大模型快速预报,避免了现有大模型训练的高计算资源要求。本发明通过集成多种小模型的方式构成大模型,解决了现有大模型大参数量训练难的问题。本发明聚焦于气象领域的预报模型,对其他领域同样适用。
技术关键词
分支 预报方法 集成模块 训练集 优化器 参数 信息数据处理终端 基础 传播算法 预报系统 中子 气象预报技术 网络结构 计算机设备 微调技术 处理器 可读存储介质
系统为您推荐了相关专利信息
1
基于频域卷积的图像超分辨率的轻量化神经网络模型
轻量化神经网络 图像超分辨率 卷积模块 深层特征提取 特征提取模块
2
行人重识别方法、装置、设备、存储介质和程序产品
可见光图像 识别行人 特征提取模型 识别特征 重识别方法
3
一种基于物理信息的多轴疲劳寿命预测方法
疲劳寿命预测方法 K折交叉验证法 样本 GPR模型 数据
4
特殊模式的推荐方法、装置、计算机程序产品和软件系统
模式 客户端 训练神经网络 分支 计算机程序产品
5
一种OFDR系统的动态应变传感信号解调方法、系统、装置、介质及产品
信号解调方法 传感光纤 深度神经网络 阵列 信号解调系统
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