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[发明专利]一种考虑多时序过程因子的中期径流预报方法-CN202010742166.6有效
发明人：丁伟;唐榕;张弛;周惠成;马致远 -专利权人：大连理工大学
申请日： 2020-07-29 - 公布日： 2022-10-18 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：一种考虑多时序过程因子的中期径流预报方法，属于水文预报技术领域。首先，根据研究流域的资料可获取情况及预报经验，确定预报备选因子的类型，从每类预报备选因子中挑选出相关系数最大的预报备选因子作为预报因子，作为输入建立BP神经网络径流预报模型，计算预报结果的均方根误差。其次，依次增加逐时段因子个数，并分别建立BP神经网络径流预报模型进行预报，计算预报结果的均方根误差，并与上一步的预报结果进行对比。再次，将预报因子进行多重组合。最后，根据均方根误差最小原则确定适合研究流域的预报因子最优组合，建立径流预报模型。本发明过程简单，预报方法易于操作，可有效提高径流预报精度，达到改善预报效果的目的。
一种考虑多时过程因子中期径流预报方法

[发明专利]冰雹短期落区预报方法、装置、电子设备及存储介质-CN202111630423.8在审
发明人：吕新刚 -专利权人：中国人民解放军94201部队
申请日： 2021-12-28 - 公布日： 2022-04-22 - 主分类号： G01W1/10 文献下载
摘要：本申请提供了冰雹短期落区预报方法、装置、电子设备及存储介质，涉及气象灾害预测技术领域，包括：获取预报时刻待预报区域的各个冰雹预报因子的数值；其中，多个冰雹预报因子分别从大气静力不稳定条件、抬升触发条件、动力维持条件、水汽条件和冻结融化条件中分析筛选得到；利用各个冰雹预报因子的数值，以及预报时刻所属时间区间的各个冰雹预报因子的阈值范围，得到各个冰雹预报因子的得分，将所有冰雹预报因子的得分相加得到冰雹落区预报综合指标值；根据冰雹落区预报综合指标值，得到预报时刻待预报区域的降雹风险等级分布，即冰雹的落区预报。本申请能够提高冰雹预报的准确度。
冰雹短期预报方法装置电子设备存储介质

[发明专利]基于年降雨长期预报方法的矿区生态需水量计算方法-CN202110708998.0有效
发明人：柳长顺;雷冠军;梁犁丽;鞠茜茜;杜颖娟;王文川;徐冬梅;韩宇平;万芳;和吉;李庆云;赵盼盼;臧红飞 -专利权人：中国水利水电科学研究院
申请日： 2021-06-25 - 公布日： 2022-09-02 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了基于年降雨长期预报方法的矿区生态需水量计算方法，本发明先获取预报因子，该预报因子包括天文尺度因子、全球循环尺度因子和流域因子，并对该预报因子进行定量化处理，然后建立预报神经网络也即多层前馈神经网络，通过预报因子和历史降雨量对该预报神经网络进行训练，最后通过训练好的预报神经网络确定所述矿区的生态需水量，通过本方案，能够提高年降雨预报的准确性，从而精确地在预测年进行生态需水量的计算。
基于降雨长期预报方法矿区生态需水量计算方法

[发明专利]一种流域来水的预报方法-CN201910905392.9有效
发明人：雷冠军;张丽丽;殷峻暹;梁云;彭卓越;王晓辉;朱晓庆;吉海;付敏;洪樱珉;尚雨;王永峰;李文龙;王进 -专利权人：中国水利水电科学研究院;深圳市水务科技信息中心;松花江水力发电有限公司丰满大坝重建工程建设局
申请日： 2019-09-24 - 公布日： 2021-04-06 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明提供了一种流域来水的预报方法，包括如下步骤：获取流域来水样本序列，并对所述样本序列进行分型处理；根据所述分型处理结果利用因子对比法获取不同尺度因子的预报精度；根据所述预报因子的尺度以及精度构建流域多尺度因子融合的预报模型；利用所述多尺度因子融合的预报模型预报流域来水，从而实现流域来水超长期的预报。本发明的数据融合模型包括单因子结构，多因子混合式融合结构。本发明综合考虑了天文尺度、全球尺度、海洋和大气尺度的因子，融合三大尺度因子的预报结果，并且能够基于相似年进行定量和定性预报，为防汛抗旱提供数据支撑。
一种流域预报方法

[发明专利]一种预报因子与太阳耀斑发生的相关性评估方法-CN202010864814.5有效
发明人：万杰;付俊丰;鄂鹏;石家魁;汪岩佳;姚坤;曹勇 -专利权人：哈尔滨工业大学
申请日： 2020-08-25 - 公布日： 2022-04-15 - 主分类号： G01W1/10 文献下载
摘要：本发明涉及太阳活动的研究技术，特别涉及一种预报因子与太阳耀斑发生的相关性评估方法，具体步骤如下：步骤一：提取全部预报因子及其对应是否发生耀斑事件的数据，定义各个预报因子的相关性指数；步骤二：绘制其中任意一个“预报因子”与“是否发生耀斑的数据”的相关性图；步骤三：统计所述预报因子在各个数据段的耀斑发生概率，得出该预报因子的相关性指数；步骤四：根据相关性指数的数值大小，给出所述预报因子与是否发生耀斑事件之间的相关性结论；步骤五：对其他预报因子都执行步骤二至步骤四，得到各个预报因子的相关性结论。
一种预报因子太阳耀斑发生相关性评估方法

[发明专利]一种多源实况时空预报因子提取及纳入模式解释应用的方法-CN201910232322.1有效
发明人：赵瑞霞;张宏;薛峰;张志刚;赵晓宇;何文英;胡争光 -专利权人：国家气象中心
申请日： 2019-03-26 - 公布日： 2021-06-25 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种多源实况时空预报因子提取及纳入模式解释应用的方法；本发明的多源实况时空预报因子的计算方法、技术流程和软件系统，作为模式解释应用和后处理过程中一个单独的实况预报因子前处理模块，提取准备具有天气学预报指示意义的实况时空预报因子；在预报因子中增加了小时级甚至分钟级滚动更新的多源实况空间预报因子，弥补了因全球数值预报模式预报频次较低而无法实现高频滚动客观气象预报的缺陷，提供了依赖实况更新支撑滚动预报的有效技术手段。根据实际预报需求和运行效率的平衡，能够开展基于实况空间预报因子高频更新的小时级甚至分钟级滚动更新的客观气象预报系统并进一步显著提高了高频滚动精细气象要素预报准确率。
一种实况时空预报因子提取纳入模式解释应用方法

[发明专利]基于前期气象因子与数据挖掘技术的中长期径流预报方法-CN201710451205.5在审
发明人：梁忠民;郦于杰;唐甜甜;王军;杨靖;刘甜 -专利权人：河海大学
申请日： 2017-06-15 - 公布日： 2017-10-24 - 主分类号： G06F19/00 文献下载
摘要：本发明公开了基于前期气象因子与数据挖掘技术的中长期径流预报方法，方法包括1，确定影响中长期径流的各类前期初选预报因子，计算所有类别初选预报因子序列与历史预报对象序列的相关系数，再根据逐步回归方法，提取出相关性高、方差贡献大的因子作为最终预报因子；2，构建多种基于数据挖掘技术的预报模型，将历史最终预报因子序列与预报对象序列作为不同预报模型的输入与输出，训练各预报模型；3，依据以上多种预报模型分别进行径流预报，利用最优组合赋权理论，综合集成多模型预报结果。
基于前期气象因子数据挖掘技术中长期径流预报方法

[发明专利]基于观测数据优化的云量预报方法及装置-CN202211053853.2在审
发明人：黄艳;殷慈;李亚林;王红帅;张洪群;黄鹏;石璐 -专利权人：中国科学院空天信息创新研究院;北京开阳空间科技有限公司
申请日： 2022-08-31 - 公布日： 2022-12-02 - 主分类号： G01W1/10 文献下载
摘要：本公开提出了一种基于观测数据优化的云量预报方法，该方法包括：基于全天空成像仪获取云量观测数据；从气象预报数据中提取云量预报因子数据；确定位于同一空间与同一时间的云量观测数据和云量预报因子数据的匹配程度；在匹配程度满足预设标准的情况下，对云量观测数据和云量预报因子数据进行相关性分析，输出分析结果；根据分析结果，建立云量预报模型；将云量预报因子数据输入云量预报模型，输出云量预报结果；在预报结果未满足预设条件的情况下，对云量预报模型、云量预报因子数据及参数进行修正，重新输出云量预报结果；以及在预报结果满足预设条件的情况下，根据云量预报模型及参数进行未来实际云量预报。
基于观测数据优化云量预报方法装置

[发明专利]一种中长期径流集合预报方法-CN201910839694.0有效
发明人：张腾;王忠静;张子雄 -专利权人：清华大学
申请日： 2019-09-06 - 公布日： 2022-04-01 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明提出一种中长期径流集合预报方法，属于水文预报领域。该方法首先分别获取预报对象的历史径流数据，获取历史气象数据作为本地相关因子，以及获取气候因子数据作为遥相关因子；将待预报月份的前11个月份的径流数据作为时间序列自相关因子；从以上所有因子中选取相关系数最高的因子组成预报因子集；利用经过训练且验证完毕的机器学习径流预报模型，将待预报月份对应的预报因子集数据输入模型，得到该月份径流量的预报值。
一种中长期径流集合预报方法

[发明专利]一种植物花果生育期起止时间的预报方法-CN201910474904.0有效
发明人：姚日升;黄鹤楼;杨栋;顾思南;涂小萍 -专利权人：宁波市气象台
申请日： 2019-06-03 - 公布日： 2020-02-21 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种植物花果生育期起止时间的预报方法，其收集植物的花果生育期开始或结束时间的历史资料，包括历年植物的花果生育期开始或结束时间的日序、历年与植物的花果生育期开始或结束时间相关的多个气象因子和物候学因子；根据气象因子和物候学因子确定候选预报因子；根据候选预报因子，从线性模型、非线性模型和混合模型三种模型类型中选择一种模型类型作为预报模型构建类型；根据预报模型构建类型，构建最佳预报模型；根据最佳预报模型对待预报的植物的花果生育期的开始或结束时间进行预报；优点是其能够充分利用长时效的气象要素预报来进行植物花果生育期开始或结束时间的预报，且预报准确性高。
一种植物生育起止时间预报方法

[发明专利]基于历史数据的登陆台风特征因子的预报方法及系统-CN201410419598.8在审
发明人：高文胜;周瑞旭;张博文;符祥干;陈钦柱;黄松;梁亚峰 -专利权人：清华大学;海南电网公司
申请日： 2014-08-22 - 公布日： 2014-12-10 - 主分类号： G06F19/00 文献下载
摘要：本发明提出一种基于历史数据的登陆台风特征因子的预报方法，包括以下步骤：根据台风登陆判断准则对划定区域的台风进行登陆判断；如果台风的登陆概率大于预设阈值，则获取多个预报因子；根据多个预报因子建立预报方程，其中，预报方程根据历史数据建立；确定预报模式并获取相应观测点信息；以及根据相应观测点信息、预报模式和预报方程进行预报。本发明的方法能够对台风的特征因子做出可靠预报，并且，该方法精确度高、可移植性好、目标性强、实时性好。本发明还提供了一种基于历史数据的登陆台风特征因子的预报系统。
基于历史数据登陆台风特征因子预报方法系统

[发明专利]一种基于随机游走的季节径流预报因子选择方法-CN201811150226.4在审
发明人：赵铜铁钢;陈晓宏;刘丙军;林凯荣 -专利权人：中山大学
申请日： 2018-09-29 - 公布日： 2019-03-26 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于随机游走的季节径流预报因子选择方法。所述方法将添加备选因子的效果概化为“前进‑后退”的随机过程，预报有所改进则前进一步，预报有所变差则后退一步。由此，有效的预报因子将使得随机游走过程显著的前进，显著性水平可以通过高斯逼近来检验。相比而言，无效的预报因子将使得随机游走原地徘徊，甚至后退。实验表明，本发明能较好的挑选出有效预报因子，提高季节径流预报精度，具有相当的应用价值。
随机游走预报因子径流预报显著性水平随机过程有效预报备选变差高斯逼近检验应用改进

[发明专利]一种集成配料法和多元线性回归法的极端降水预报方法-CN202310513906.2在审
发明人：张萍萍;董良鹏;张宁;连帆;张莉萍;张蒙蒙;钟敏 -专利权人：威海市气象局
申请日： 2023-05-05 - 公布日： 2023-08-11 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明涉及天气预报技术领域，具体是一种集成配料法和多元线性回归法的极端降水预报方法，其特征在于，包括步骤1、利用95%分位极端降水定义法，挑选华中区域极端降水个例；步骤2、引入EC数值预报产品，计算与极端降水有关的气象因子，挑选最佳配料因子；步骤3、计算气象因子异常度，利用异常度排序法，挑选最佳气象异常度因子；步骤4、引入最佳配料因子，建立基于配料法的极端降水落区客观预报模型；步骤5、引入最佳气象异常度因子，建立基于多元线性回归法的极端降水落区客观预报模型；步骤6、集成所述配料法和多元线性回归法，建立华中区域极端降水落区客观预报模型。本发明预报方法科学，预报效果好，对极端降水预报具有较好的指示作用。
一种集成配料多元线性回归极端降水预报方法

[发明专利]一种基于多因子相似分析的水文预报系统-CN202210716725.5有效
发明人：宋淑红;张波 -专利权人：陕西省水文水资源勘测中心
申请日： 2022-06-23 - 公布日： 2023-06-13 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于多因子相似分析的水文预报系统，包括数据存储模块、多因子分析模块和预报模块，所述数据存储模块用于记录水文区域的历史数据，所述预报模块用于输入预报时间并输出预报结果，所述多因子分析模块根据历史数据以及预报时间进行多因子模型分析得到预测数据；本系统采用的是统计学的分析原理，能够自由地设定需要预报的时间，并根据预报时间获取对应的历史数据进行分析，具有强大的灵活性，在分析过程中，通过多因子的相似性建立映射模型，从而得到准确的预报结果。
一种基于因子相似分析水文预报系统

[发明专利]一种中长期径流概率预报方法及系统-CN202110720101.6在审
发明人：谢帅;黄跃飞;王光谦;韩京成;魏加华 -专利权人：清华大学
申请日： 2021-06-28 - 公布日： 2021-11-02 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明提供一种中长期径流概率预报方法及系统，该方法包括：根据预见期、预报因子和所述预报因子对应的历史径流数据，构建目标区域内的预报因子集；将所述预报因子集输入到训练好的中长期径流预报模型中，得到径流概率预报正态分布结果，其中，所述训练好的中长期径流预报模型是基于样本预报因子集，对改进的支持向量回归模型进行训练得到的，所述改进的支持向量回归模型是由三层贝叶斯推断框架和支持向量回归模型耦合得到的；对所述径流概率预报正态分布结果进行数据处理，得到所述目标区域在所述预见期内的径流概率预报结果。本发明解决传统数据驱动模型无法产生中长期径流概率预报的问题，更好地反映未来径流的不确定性。
一种中长期径流概率预报方法系统

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