申请/专利权人：南京信息工程大学

申请日：2023-12-29

公开（公告）日：2024-04-02

公开（公告）号：CN117808155A

主分类号：G06Q10/04

分类号：G06Q10/04;G06Q50/06;G06F18/214;G06F18/21;G06N3/08;G06N3/0455;G06N3/0464

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.19#实质审查的生效;2024.04.02#公开

摘要：本发明公开了一种基于风云4A卫星的地表入射太阳辐射智能化预报方法，包括以下步骤：获取预测时刻之前的风云4A卫星地表入射太阳辐射数据集，将其输入预先训练的地表入射太阳辐射短临预报模型，输出地表入射太阳辐射预测结果；所述地表入射太阳辐射短临预报模型是基于历史风云4A卫星地表入射太阳辐射数据训练得到。本发明使用高时空分辨率的卫星观测数据，预报未来一段时间的太阳辐射的区域分布及强度，本发明通过基于编码器‑翻译器‑解码器的短临预报模型，研究太阳辐射的空间分布特征随时间的变化，并使用符合气象标准的方法进行评估，以确保预测的高效性和准确性。

主权项：1.一种基于风云4A卫星的地表入射太阳辐射智能化预报方法，其特征在于，包括以下步骤：获取预测时刻之前的风云4A卫星地表入射太阳辐射数据集，将其输入预先训练的地表入射太阳辐射短临预报模型，输出地表入射太阳辐射预测结果；所述地表入射太阳辐射短临预报模型是基于历史风云4A卫星地表入射太阳辐射数据训练得到；所述的地表入射太阳辐射短临预报模型的训练过程包括：获取历史风云4A卫星地表入射太阳辐射数据，对历史风云4A卫星地表入射太阳辐射数据进行预处理并划分为训练集、验证集和测试集；将训练集和验证集输入待训练的短临预报模型训练，通过构建动态加权损失函数优化训练参数，得到训练好的短临预报模型；测试集用来验证模型的最终效果。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 南京信息工程大学 一种基于风云4A卫星的地表入射太阳辐射智能化预报方法

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