[发明专利]一种基于深度迁移学习的气象温度、光照的预测方法有效
| 申请号： | 202110220175.3 | 申请日： | 2021-02-26 |
| 公开（公告）号： | CN112990558B | 公开（公告）日： | 2023-08-29 |
| 发明（设计）人： | 毛永芳;王腾;魏铨;郭铭磊;柴毅;国祎晴 | 申请（专利权）人： | 重庆大学 |
| 主分类号： | G06N3/0464 | 分类号： | G06N3/0464;G06N3/048;G06N3/084;G06N3/096;G06F18/232;G06F16/29 |
| 代理公司： | 重庆市嘉允启行专利代理事务所(普通合伙) 50243 | 代理人： | 胡柯 |
| 地址： | 400044 重*** | 国省代码： | 重庆;50 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于深度迁移学习的气象温度、光照的预测方法，具体步骤如下：获取目标区域内各个气象站点记录的历史数据，并对历史数据进行数据预处理，得到预处理数据；通过基于密度峰值的聚类算法预处理数据对气象探测点分类，并计算每一类的聚类中心点；使用每个类型的数据训练各自的空间预测神经网络模块，并根据优化后空间预测神经网络模块，对每个聚类得到的类型数据训练各自的预测模型；根据目标预测区域内有无数据样本使用不同的输入与模型结构对目标区域内的温度及光照进行预测，本发明适用于目标预测区域内有少量样本数据或零样本数据时的温度及日照的预测。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 迁移 学习 气象 温度 光照 预测 方法 | ||
【主权项】：
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