[发明专利]一种基于MPI并行的三维神经网络的强对流天气预测方法有效
| 申请号： | 202110832813.7 | 申请日： | 2021-07-22 |
| 公开（公告）号： | CN113568068B | 公开（公告）日： | 2022-03-29 |
| 发明（设计）人： | 张磊;孟坤颖;沈夏炯;韩道军;陈会平;李星辰;马夏青;鲍立杰;肖琦 | 申请（专利权）人： | 河南大学 |
| 主分类号： | G01W1/10 | 分类号： | G01W1/10;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 郑州睿途知识产权代理事务所(普通合伙) 41183 | 代理人： | 李伊宁 |
| 地址： | 475001 河南*** | 国省代码： | 河南;41 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于MPI并行的三维神经网络的强对流天气预测方法，包括以下步骤：A：从原始多普勒天气雷达中读取雷达回波数据，生成三维神经网络训练数据集；B：建立基于python的三维神经网络模型；C：将三维神经网络模型转换成基于C++语言的三维神经网络；D：利用MPI实现三维神经网络的数据并行设计；E：训练后的三维神经网络；F:将最新的N个预处理后的多普勒雷达回波数据，输入至训练后的三维神经网络内进行强对流天气预测。本发明的目的是提供一种基于MPI并行的三维神经网络的强对流天气预测方法，能够在提升强对流天气预测准确度的同时，有效实现预测程序的负载平衡。本发明的目的是提供一种基于MPI并行的三维神经网络的强对流天气预测方法，能够在提升强对流天气预测准确度的同时，有效实现预测程序的负载平衡。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 mpi 并行 三维 神经网络 对流 天气 预测 方法 | ||
【主权项】：
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