一种基于多卷积集成学习的天气预测方法
基本信息
| 申请号 | CN202111245575.6 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN113989587A | 公开（公告）日 | 2022-01-28 |
| 申请公布号 | CN113989587A | 申请公布日 | 2022-01-28 |
| 分类号 | G06V10/774（2022.01）I;G06V10/764（2022.01）I;G06V10/82（2022.01）I;G06N3/04（2006.01）I;G01W1/10（2006.01）I | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 黄振利;李波;刘庆利;杨星根;周泽民 | 申请（专利权）人 | 江西斯源科技股份有限公司 |
| 代理机构 | 南昌合达信知识产权代理事务所（普通合伙） | 代理人 | 刘学涛 |
| 地址 | 330000江西省南昌市南昌经济技术开发区白水湖工业园工业三路昌北钢材大市场第3#楼588号 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明公开了一种基于卷积神经网络的天气预测方法。首先基于卷积神经网络结构建立模型。然后采用集成学习的方法，选用四种卷积网络模型对晴，阴，雨，雪四种天气的数据集进行识别之后，再进行天气预测。相比已公开发明专利。本发明与仅使用卷积神经网络的预测方法获得的四个准确率相比，提高了许多。充分发挥了集成学习的优势。 |
