[发明专利]一种基于多卷积集成学习的天气预测方法在审
| 申请号： | 202111245575.6 | 申请日： | 2021-10-26 |
| 公开（公告）号： | CN113989587A | 公开（公告）日： | 2022-01-28 |
| 发明（设计）人： | 黄振利;李波;刘庆利;杨星根;周泽民 | 申请（专利权）人： | 江西斯源科技股份有限公司 |
| 主分类号： | G06V10/774 | 分类号： | G06V10/774;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/04;G01W1/10 |
| 代理公司： | 南昌合达信知识产权代理事务所(普通合伙) 36142 | 代理人： | 刘学涛 |
| 地址： | 330000 江西省南昌市南昌经济技术开*** | 国省代码： | 江西;36 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于卷积神经网络的天气预测方法。首先基于卷积神经网络结构建立模型。然后采用集成学习的方法，选用四种卷积网络模型对晴，阴，雨，雪四种天气的数据集进行识别之后，再进行天气预测。相比已公开发明专利。本发明与仅使用卷积神经网络的预测方法获得的四个准确率相比，提高了许多。充分发挥了集成学习的优势。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 卷积 集成 学习 天气 预测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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