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申请/专利权人：清华大学
摘要：本发明提出一种中长期降水预报方法及装置，属于降水预报领域。其中，所述方法包括：基于预报对象历史逐月的降水数据及历史逐月的降水主要影响因子数据，计算降水相对于每一种降水主要影响因子的滞后时间；对降水主要影响因子中的遥相关因子进行不同的组合；在每一种遥相关因子组合方式下，以考虑滞后时间后的局地相关因子数据和该遥相关因子组合方式中的遥相关因子数据为输入，以降水数据为输出，训练机器学习模型，将表现最优的机器学习模型作为降水预报模型用于降水预报。本发明基于共同影响天气和气候模式的局地因子和遥相关因子，通过滞后性分析和机器学习，有效筛选出降水的主要影响因子组合，可提升降水预报的预见期并提高预报的准确性。
主权项：1.一种中长期降水预报方法，其特征在于，包括：基于预报对象历史逐月的降水数据及历史逐月的降水主要影响因子数据，计算所述降水相对于每一种所述降水主要影响因子的滞后时间，其中，所述降水主要影响因子包括局地相关因子和遥相关因子；对所述遥相关因子进行不同的组合；在每一种遥相关因子组合方式下，以考虑所述滞后时间后的局地相关因子数据和该遥相关因子组合方式中的遥相关因子数据为输入，以降水数据为输出，训练预设的机器学习模型；将表现最优的机器学习模型作为降水预报模型，并保留所述降水预报模型对应的遥相关因子组合方式作为最优遥相关因子组合方式；利用所述降水预报模型对所述预报对象进行降水预报。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 清华大学 一种中长期降水预报方法及装置
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