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申请/专利权人：南方电网调峰调频发电有限公司运行分公司;郑州大学
摘要：本发明公开了顾及邻域降水的城市多源短历时降水数据融合校正方法，首先用随机森林回归克里金方法进行多源降水数据融合，然后构建考虑邻域降水的随机森林分类模型，对该区域是否降水进行概率预测，若有雨则对融合结果进行保留，若无雨则对该区域进行修正，提高了多源降水数据融合的精度。
主权项：1.顾及邻域降水的城市多源短历时降水数据融合校正方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，建立以每个雨量站为中心的3×3的9个网格，提取每半个小时时间步长上网格对应栅格数据的像元值，因子为雷达降水，经过降尺度、时间重采样后的卫星降水以及经度、纬度和高程数据，建立解释变量和实测降水在空间上相对应的训练数据集；步骤2，对步骤1得到的半个小时的网格降水和地理因子数据集，使用随机森林回归克里金插值方法构建融合模型，具体为：利用随机森林回归模型对降水量进行预测，并使用克里金插值算法对随机森林回归模型的残差进行插值，获取初步降水融合结果；步骤3，利用随机森林分类模型对降水状态进行预测；利用各栅格的特征数据集，使用考虑邻域降水状态的随机森林分类模型对栅格像元是否有降水进行预测，当预测到该地区有雨时，该像元赋值为1，当预测到该地区无雨时，该像元赋值为0，得到降水状态预测结果；步骤4，利用降水状态预测结果对融合降水结果进行修正，对融合的降水量栅格赋权，相乘后获取最终的融合降水结果。
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