[发明专利]一种基于随机森林和迁移学习的热带气旋快速加强预报方法在审
| 申请号： | 202210996963.6 | 申请日： | 2022-08-19 |
| 公开（公告）号： | CN115345245A | 公开（公告）日： | 2022-11-15 |
| 发明（设计）人： | 占瑞芬;李晓萌;李复尧 | 申请（专利权）人： | 复旦大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06Q10/04;G06Q50/26;G06F16/29;G01W1/10 |
| 代理公司： | 上海邦德专利代理事务所(普通合伙) 31312 | 代理人： | 周念沙 |
| 地址： | 200433 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于随机森林和迁移学习的热带气旋快速加强预报方法，包括：S1、确定用于输入分类模型的TC数据和环境因子数据；S2、进行数据预处理：对TC数据和环境因子数据进行预处理；S3、构建训练模型所需的观测数据集；S4、在观测数据集上构建基于随机森林分类算法的热带气旋快速加强预报模型；S5、基于全球预报系统GFS模式数据，使用迁移森林建立热带气旋快速加强实时预报系统。根据本发明，建立了对西北太平洋热带气旋快速加强事件具有高准确率低空报率的预报模型，可提升对西北太平洋热带气旋强度预报的水平，具有良好的应用前景。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 随机 森林 迁移 学习 热带 气旋 快速 加强 预报 方法 | ||
【主权项】：
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