专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]基于Delaunay三角网的气象要素插值评估方法-CN201410485014.7在审
  • 毕硕本;陈东祺;颜坚;毕胜杰;路明月 - 南京信息工程大学
  • 2014-09-22 - 2015-04-01 - G06T17/20
  • 本发明提供了基于Delaunay三角网的气象要素插值评估方法。所述方法对区域观测站的气象要素进行特定规则取样或者随机取样;使用二维凸壳并行算法建立气象要素的Delaunay三角网;对气象要素进行Delaunay三角网的变分辨率空间插值,得到气象要素空间分布;根据逆向工程的方法思想,对气象要素在时空分布进行近似反求,从而得到区域尺度上的气象要素。本发明方法在传统的气象要素插值方法的基础上,根据空间插值能够保留原来观测数据不变和在效率与准确度之间的权衡的实际应用要求,将整个网格的偏差和平滑度控制在一定的阈值范围内,从而得到更精确的气象要素
  • 基于delaunay三角气象要素评估方法
  • [发明专利]一种准确提取气象数据的方法及装置-CN202010733198.X在审
  • 罗芳琼;阮慎;罗小强;武玲梅 - 广西科技师范学院
  • 2020-07-27 - 2020-10-27 - G06F16/215
  • 本发明提供了一种准确提取气象数据的方法,包括气象数据采集器,所述准确提取气象数据的方法包括:获取所述气象数据采集器采集的实时气象要素;根据所述实时气象要素气象预报数据库中提取相对应的气象模板,所述气象预报数据库内包括有多组气象采集数据及分别与每一组所述气象采集数据相对应的所述气象模板,多组与所述实时气象要素等值的历史气象要素组成所述气象采集数据;获取所述气象模板中的一次气象数据,并根据所述实时气象要素计算出二次气象数据;根据所述一次气象数据与所述二次气象数据确认最终的气象实时数据。本发明步骤简单,能够有效提高气象数据的提取精度与准确性。
  • 一种准确提取气象数据方法装置
  • [发明专利]一种近地表气象要素计算方法-CN201811597123.2有效
  • 王智伟;杨栋;徐兰静;刘艳峰;岳泓辰 - 西安建筑科技大学
  • 2018-12-26 - 2022-09-13 - G06F17/18
  • 本发明公开了一种近地表气象要素计算方法,主要包括:采集目标区域的气象相关数据;将目标区域划分为A区域、B区域、C区域和D区域四个区域;利用ANN方法确定最佳输入变量组合;依据该最佳输入变量组合确定最佳ANN映射模型;计算B区域的气象要素计算数据;计算D区域的气象要素计算数据;A区域、C区域的台站气象要素和B区域、D区域的计算气象要素估算数据共同组成目标区域的近地表气象要素。本发明结合遥感方法和空间插值方法,有效降低了台站稀疏导致的计算误差,并解决了遥感盲区近地表气象要素计算的问题。
  • 一种地表气象要素计算方法
  • [发明专利]一种多气象要素降雨预测方法、装置、设备及存储介质-CN202210847719.3有效
  • 李创;张璞;唐荣年;吴京锦;项颂 - 海南大学
  • 2022-07-19 - 2023-05-26 - G06Q10/04
  • 本申请公开了一种多气象要素降雨预测方法、装置、设备及存储介质,涉及气象预测技术领域,包括:获取以目标区域为中心的大范围多种历史气象要素,得到初始气象要素;对初始气象要素进行预处理,得到目标气象要素;将目标气象要素输入至利用训练集对基于Swin‑Transformer机制、PredRNN网络和3DCNN网络构建的初始神经网络模型进行训练后得到的降雨预测神经网络模型中,输出小范围目标区域的降雨预测结果本申请通过基于Swin‑Transformer机制、PredRNN网络和3DCNN网络构建的降雨预测神经网络模型能够对多种气象条件特征进行准确的提取,进而对小范围目标区域的降雨进行准确的预测,并且能够对目标区域边缘降雨的生消变化进行准确的预测
  • 一种气象要素降雨预测方法装置设备存储介质

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