[发明专利]基于机器学习的海洋大气折射率预测方法在审
| 申请号： | 202110490030.5 | 申请日： | 2021-05-06 |
| 公开（公告）号： | CN113536657A | 公开（公告）日： | 2021-10-22 |
| 发明（设计）人： | 巩皓冰;高晖;郭相明;郝晓静 | 申请（专利权）人： | 北京邮电大学 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06T3/40;G06N3/04;G06N3/08;G06N20/00;G06F111/10 |
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| 地址： | 100876 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于机器学习的海洋大气折射率预测方法，包括：首先，提取中尺度数值模式预报气象参数与探空实测气象参数的数据特征并获取两种数据的分布情况；然后，采用双线性插值、神经网络拟合等对齐方法进行时空层面的数据预处理，以获得两种气象参数之间的差异规律和气象参数的变化规律；接下来，基于提供的两种气象参数，引入梯度提升决策树等机器学习模型，从而提出融入探空实测气象参数特征的中尺度数值模式预报气象参数修正机制；最后，基于预报气象参数修正机制，利用气象参数到大气折射率的映射关系，进一步提出新型大气折射率预报机制。所提出的大气折射率预测方法较传统中尺度数值模式而言，预测结果更加准确，且克服了实测数据分布的局限性，更具有实用性和拓展性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 机器 学习 海洋 大气 折射率 预测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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