[发明专利]一种降雨预测方法、系统及电子设备有效
| 申请号： | 201710958075.4 | 申请日： | 2017-10-13 |
| 公开（公告）号： | CN107703564B | 公开（公告）日： | 2020-04-14 |
| 发明（设计）人： | 王永灿;王书强;申妍燕;邓黎明;胡明辉;曹松 | 申请（专利权）人： | 中国科学院深圳先进技术研究院 |
| 主分类号： | G01W1/10 | 分类号： | G01W1/10;G01S13/95;G06N3/02 |
| 代理公司： | 深圳市科进知识产权代理事务所(普通合伙) 44316 | 代理人： | 赵勍毅 |
| 地址： | 518055 广东省深圳*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本申请涉及气象服务技术领域，特别涉及一种降雨预测方法、系统及电子设备。所述降雨预测方法包括：步骤a：提取不同时间段内不同高度的雷达图以及对应时间段内的气象信息序列；步骤b：构建基于深度神经网络的降雨预测模型；步骤c：将提取的雷达图以及气象信息序列输入降雨预测模型，通过所述降雨预测模型对输入的雷达图以及气象信息序列进行时序分析，得到各个时间段对应的雷达图时空特征以及气象信息时序特征，并根据所述雷达图时空特征以及气象信息时序特征输出各个时间段对应的降雨量预测值。本申请有效利用了雷达图随时间变化趋势中的长期与短期时序依赖关系，并融入其他气象信息，综合多种数据信息源，从而精准预测短期内未来降雨量。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 降雨 预测 方法 系统 电子设备 | ||
【主权项】：
一种降雨预测方法，其特征在于，包括：步骤a：提取不同时间段内不同高度的雷达图以及对应时间段内的气象信息序列；步骤b：构建基于深度神经网络的降雨预测模型；步骤c：将提取的雷达图以及气象信息序列输入降雨预测模型，通过所述降雨预测模型对输入的雷达图以及气象信息序列进行时序分析，得到各个时间段对应的雷达图时空特征以及气象信息时序特征，并根据所述雷达图时空特征以及气象信息时序特征输出各个时间段对应的降雨量预测值。
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