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基于机器学习的南海台风生成预测方法
摘要文本
本发明涉及台风预报技术领域，尤其涉及一种基于机器学习的南海台风生成预测方法，包括以下步骤：S10，确定出用于南海台风预测的多个关键因子，分别为200hPa散度、500hpa纬向风、925hpa垂直速度、925hpa纬向风和500hpa径向风；S20，基于各个关键因子的数据，构造南海扰动样本集；S30，设计为ResNet34网络的结构，并基于所述南海扰动/低压样本集进行训练，最终得到用于南海台风预报的南海台风生成预测模型；S40，采集当前已形成的南海扰动的关键因子的数据，利用所述南海台风生成预测模型对所述关键因子的数据进行处理，输出得到未来该扰动是否发展为台风的预报结论。本发明不仅可以提高预报准确度，而且还可以提高预报效率。
申请人信息
- 申请人:中国人民解放军63796部队
- 申请人地址:571126 海南省海口市美兰区白驹大道69号
- 发明人: 中国人民解放军63796部队
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 基于机器学习的南海台风生成预测方法 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202311654899.4 |
| 申请日 | 2023/12/5 |
| 公告号 | CN117520902A |
| 公开日 | 2024/2/6 |
| IPC主分类号 | G06F18/24 |
| 权利人 | 中国人民解放军63796部队 |
| 发明人 | 赵兴娜; 张滢; 任晓晨; 甘思旧; 张晓杰; 樊晶; 赵颖颀; 许平平; 赵小平; 张青; 施萧; 王连杰; 张瑞林; 刘茂源 |
| 地址 | 海南省海口市美兰区白驹大道69号 |
专利主权项内容
1.一种基于机器学习的南海台风生成预测方法，其特征在于，包括以下步骤：S10，确定出用于南海台风预测的多个关键因子，分别为200hPa散度、500hpa纬向风、925hpa垂直速度、925hpa纬向风和500hpa径向风；S20，基于各个关键因子的数据，构造南海扰动样本集；S30，设计为ResNet34网络的结构，并基于所述南海扰动/低压样本集进行训练，最终得到用于南海台风预报的南海台风生成预测模型；S40，采集当前已形成的南海扰动的关键因子的数据，利用所述南海台风生成预测模型对所述关键因子的数据进行处理，输出得到未来该扰动是否发展为台风的预报结论。