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一种基于神经网络的降水降尺度空间预测方法

基本信息

申请号	CN202010197185.5	申请日	-
公开（公告）号	CN111401644A	公开（公告）日	2020-07-10
申请公布号	CN111401644A	申请公布日	2020-07-10
分类号	G06Q10/04(2012.01)I	分类	-
发明人	李经伟;陈杰杰	申请（专利权）人	南京国准数据有限责任公司
代理机构	北京鱼爪知识产权代理有限公司	代理人	曹治丽
地址	210046江苏省南京市栖霞区仙林街道仙林大道163号南京大学“科创之星”众创空间414
法律状态	-

摘要

本发明公开了一种基于神经网络的降水降尺度空间预测方法，以机器学习中的神经网络为基础，实现降水量与相关因子之间非线性模型的建立，从而实现降水的降尺度空间预测，该方法的步骤包括：获取热带雨量测量任务TRMM降水数据、植被指数NDVI数据及数字高程模型DEM数据，对获取的数据进行预处理，统一到同一坐标系中，对数据进行归一化并根据随机的原则对数据进行划分，将数据划分为训练集和测试集，分别用于模型的训练和验证，最后通过建立好的模型对降水的空间分布进行降尺度预测。本发明申请中，使神经网络方法在降水预测中进行应用，提高了降水空间分布的预测精度；解决了热带雨量测量任务TRMM数据空间覆盖不足的问题；提高了降水量预测的空间分辨率。