[发明专利]基于自适应分块神经网络模型的卫星降水数据校正方法在审
| 申请号： | 202210330248.9 | 申请日： | 2022-03-31 |
| 公开（公告）号： | CN114936201A | 公开（公告）日： | 2022-08-23 |
| 发明（设计）人： | 平学伟;关晓玲 | 申请（专利权）人： | 河海大学 |
| 主分类号： | G06F16/215 | 分类号： | G06F16/215;G06F16/2458;G06F16/29;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京苏高专利商标事务所(普通合伙) 32204 | 代理人： | 柏尚春 |
| 地址： | 210024 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于自适应分块神经网络模型的卫星降水数据校正方法，包括如下步骤：(1)获得卫星降水数据和地面站点降水数据以及高程DEM数据，对数据预处理操作；(2)将步骤(1)中所有数据重采样成适于神经网络学习的数据集；(3)将高程和卫星降水量作为特征，采用K‑means++无监督聚类算法将网格化后的研究区域进行聚类分块；(4)通过利用块内部分卫星降水数据和对应站点降水数据做标签进行神经网络训练得到训练模型，将剩余部分卫星降水数据带入训练模型得到校正数据；(5)利用蒙特卡洛交叉验证评估校正模型。本发明为解决全球降水时空分布差异明显情况下，精确测量降水。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 自适应 分块 神经网络 模型 卫星 降水 数据 校正 方法 | ||
【主权项】：
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