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基于改进金枪鱼群算法优化GBDT对气温进行偏差订正的方法
申请人信息
- 申请人:南京信息工程大学
- 申请人地址:210044 江苏省南京市江北新区宁六路219号
- 发明人: 南京信息工程大学
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 基于改进金枪鱼群算法优化GBDT对气温进行偏差订正的方法 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202410116196.4 |
| 申请日 | 2024/1/29 |
| 公告号 | CN117649001A |
| 公开日 | 2024/3/5 |
| IPC主分类号 | G06N20/20 |
| 权利人 | 南京信息工程大学 |
| 发明人 | 秦华旺; 沈天行 |
| 地址 | 江苏省南京市江北新区宁六路219号 |
摘要文本
本发明公开了基于改进金枪鱼群算法优化GBDT对气温进行偏差订正的方法，包括：获取待测地历史气温实际数据和天气预报气象数据，并进行归一化处理；构建GBDT模型；利用多策略对金枪鱼群优化算法进行优化，利用ITSO对GBDT模型的超参数进行优化；筛选天气预报气象数据的天气要素，利用不同天气要素组合的数据对ITSO‑GBDT模型进行训练，将训练之后的ITSO‑GBDT模型作为气温预报偏差订正模型，筛选出用于气温预报偏差订正的预报要素组合；将筛选后的预报要素组合数据和时间步长输入至气温预报偏差订正模型，得到气温预报偏差订正后的结果。本发明解决数值天气预报中气温不准确的问题，并且在原有预测气温基础上进一步缩小气温预报误差值。
专利主权项内容
1.基于改进金枪鱼群算法优化GBDT对气温进行偏差订正的方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，获取待测地历史气温实际数据和天气预报气象数据，并进行归一化处理；步骤2，构建GBDT模型；步骤3，利用多策略对金枪鱼群优化算法进行优化，将优化后的金枪鱼群优化算法记为ITSO，利用ITSO对GBDT模型的超参数进行优化，将优化后的GBDT模型记为ITSO-GBDT模型；步骤4，筛选天气预报气象数据的天气要素，利用不同天气要素组合的数据对ITSO-GBDT模型进行训练，将训练之后的ITSO-GBDT模型作为气温预报偏差订正模型，筛选出用于气温预报偏差订正的预报要素组合；步骤5，将筛选后的预报要素组合数据和时间步长输入至气温预报偏差订正模型，得到气温预报偏差订正后的结果。