一种双流卷积长短期记忆网络的短时临近降雨预报方法

发明专利有效专利

申请号：
CN202111168227.3
IPC分类号：G06Q10/04;G06Q50/26;G06N3/04;G06N3/08
申请日期：
2021-10-08
申请人：
南京信息工程大学

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法律信息

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著录项信息

专利名称	一种双流卷积长短期记忆网络的短时临近降雨预报方法
申请号	CN202111168227.3	申请日期	2021-10-08
法律状态	公开	申报国家	中国
公开/公告日	2021-11-05	公开/公告号	CN113610329A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06Q10/04 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法〔8〕 G06Q10/00 行政；管理〔8，2012.01〕 G06Q10/04 预测或优化，例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”〔2012.01〕	IPC分类号	G;0;6;Q;1;0;/;0;4;;;G;0;6;Q;5;0;/;2;6;;;G;0;6;N;3;/;0;4;;;G;0;6;N;3;/;0;8查看分类表>
申请人	南京信息工程大学	申请人地址	江苏省南京市江北新区宁六路219号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	南京信息工程大学	当前权利人	南京信息工程大学
发明人	陈苏婷;许鑫;闵锦忠;吴超群;成泽华;马文妍
代理机构	南京经纬专利商标代理有限公司	代理人	赵华

摘要

本发明提出了一种双流卷积长短期记忆网络的短时临近降雨预报方法，属于天气预报技术领域。该方法通过两个分别对不同周期的降雨数据进行学习的长期预测子网络和短期预测子网络共同捕捉降雨过程中的时空变化，设计了一种全新的长短期记忆单元来提升子网络的时空特征学习能力，最后通过重结合模块实现对降雨过程的预测。该发明能够充分地捕获连续运动的降雨过程时空相关性，实现对区域内降雨运动趋势更精确的预报。

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