[发明专利]基于机器学习和深度学习结合的近地面臭氧浓度反演方法在审
| 申请号： | 202110815597.5 | 申请日： | 2021-07-19 |
| 公开（公告）号： | CN113657023A | 公开（公告）日： | 2021-11-16 |
| 发明（设计）人： | 马鹏飞;张玉环;周春艳;张建辉;王玉;张连华;张大为;李巍;赵少华;王中挺;朱海涛 | 申请（专利权）人： | 生态环境部卫星环境应用中心 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06N3/04;G06N3/08;G06N20/00 |
| 代理公司： | 北京康思博达知识产权代理事务所(普通合伙) 11426 | 代理人： | 刘冬梅;范国锋 |
| 地址： | 100094 北京市海淀区中关村永*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于机器学习和深度学习结合的近地面臭氧浓度反演方法，该方法，该方法中通过调取训练样本来训练反演模型，在训练获得性能良好的反演模型基础上，通过输入卫星观测数据获得的对流层中低层臭氧廓线即可获得对应区域的近地面臭氧浓度信息，其中，所述反演模型为W i deDeep神经网络，具体来说由单层的W i de神经网络部分和深层的Deep多层神经网络部分组成，输出层采用l og i st i cs regress i on综合W i de和Deep部分的输出，使得训练得到的模型能够同时获得记忆和泛化的能力。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 机器 学习 深度 结合 地面 臭氧 浓度 反演 方法 | ||
【主权项】：
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