一种人工智能驱动的不连续非高斯多尺度降水资料变分融合方法和系统

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一种人工智能驱动的不连续非高斯多尺度降水资料变分融合方法和系统
申请号:CN202511250204
申请日期:2025-09-03
公开号:CN121009509A
公开日期:2025-11-25
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种人工智能驱动的不连续非高斯多尺度降水资料变分融合方法和系统,该方法区别于经典误差服从高斯分布和变量具有连续性的特征的变分融合方法,且简单的构建背景误差协方差矩阵(B)、观测误差协方差矩阵(R)和观测算子(H),本发明方法综合考虑了降水的不连续、非高斯和多尺度性,完成背景误差协方差矩阵(B)、观测误差协方差矩阵(R)和观测算子(H)的构建,增加变分融合精度,以生成高精度的降水资料。
技术关键词
协方差矩阵 人工智能驱动 观测误差 多尺度 资料 融合方法 人工智能模型 平方根 L1范数正则化 广义 模块 雨量计 累积分布函数 基础 可读存储介质 正则化参数 梯度下降法 掩码矩阵
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