[发明专利]一种基于深度学习的区域云图预测方法在审
| 申请号： | 202110565641.1 | 申请日： | 2021-05-24 |
| 公开（公告）号： | CN113486919A | 公开（公告）日： | 2021-10-08 |
| 发明（设计）人： | 倪东;孙允允 | 申请（专利权）人： | 浙江大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 杭州求是专利事务所有限公司 33200 | 代理人： | 郑海峰 |
| 地址： | 310058 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明提供了一种基于深度学习的区域云图预测方法，用于实现未来一段时间内分钟级别的全天空云图预测；所述方法包括以下步骤：获取镜场上方全天空图像、图像预处理、训练序列云图预测模型，将待预测的图像输入序列图像预测模型得到预测图像。流程图如附图1所示。本发明提供的技术方案摆脱了在云预测中关于特征工程的依赖，可以实现端到端地完成相关预测，且预测时间相对更长，精度较高，具有良好的预测效果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 区域 云图 预测 方法 | ||
【主权项】：
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