[发明专利]基于深度神经网络的多特征融合沙尘暴预测方法在审
| 申请号： | 202210319286.4 | 申请日： | 2022-03-29 |
| 公开（公告）号： | CN114882373A | 公开（公告）日： | 2022-08-09 |
| 发明（设计）人： | 仁庆道尔吉;张倩;李娜;吉亚图 | 申请（专利权）人： | 内蒙古工业大学 |
| 主分类号： | G06V20/13 | 分类号： | G06V20/13;G06V10/82;G06V10/80;G06V10/776;G06V10/40;G06N3/04;G06N3/08;G01W1/10 |
| 代理公司： | 西安智大知识产权代理事务所 61215 | 代理人： | 段俊涛 |
| 地址： | 010080 内蒙古自治区呼*** | 国省代码： | 内蒙古;15 |
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| 摘要： | 一种基于深度神经网络的多特征融合沙尘暴预测方法，首先将以中国地面气候资料日值数据、中国强沙尘暴序列及其支撑数据为主的地面数据和以中国陆地区域云图(IR1)为主的云图数据进行预处理，使用时间滑动窗口的方式划分地面数据集，使其成为时间序列，能够有效提高数据的利用率；同时采用SMOTE算法和透视变换方法增强地面数据和卫星云图数据，缓解了数据不平衡问题；然后利用卷积神经网络提取卫星云图的空间特征，将其融合到地面数据中，使其成为输入属性；最后利用循环神经网络的时序记忆能力和卷积神经网络的特征提取能力，建立一种融合沙尘暴数据地面特性和空间特性的CNN‑LSTM沙尘暴预测模型，从而提高模型预测性能。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 神经网络 特征 融合 沙尘暴 预测 方法 | ||
【主权项】：
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