申请/专利权人：四川省气象探测数据中心

申请日：2023-03-15

公开（公告）日：2023-05-23

公开（公告）号：CN116151474A

主分类号：G06Q10/04

分类号：G06Q10/04;G06N20/00;G06Q50/26;G06F18/25

优先权：["20221208 CN 2022115723436"]

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2023.06.09#实质审查的生效;2023.05.23#公开

摘要：本发明公开了一种融合多源数据的降水产品降尺度的方法，包括如下步骤：S10使用指定区域的全局特征、局部特征以及相邻特征构建降水事件预测模型，根据降水事件预测模型确定指定区域中目标区域的降水概率；S20利用XGBoost机器学习模型构建降水强度预测模型，根据降水强度预测模型确定指定区域的降水强度；S30将指定区域的降水概率及降水强度相融合，获得指定区域的最终降水强度的预测值。本发明提供一种融合多源数据的降水产品降尺度的方法，目标栅格点的降水强度通过目标栅格点的预测降水强度与降水概率融合获得，提高了预测的准确度，避免了低概率高强度的异常情况出现，提高了降水强度预测的精度。

主权项：1.一种融合多源数据的降水产品降尺度的方法，其特征在于，包括如下步骤：S10使用指定区域的全局特征、局部特征以及相邻特征构建降水事件预测模型，根据降水事件预测模型确定指定区域中目标区域的降水概率；S20利用XGBoost机器学习模型构建降水强度预测模型，根据降水强度预测模型确定指定区域的降水强度；S30将指定区域的降水概率及降水强度相融合，获得指定区域的最终降水强度的预测值。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 四川省气象探测数据中心 一种融合多源数据的降水产品降尺度的方法

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