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申请/专利权人：北京理工大学
申请日：2024-05-16
公开（公告）日：2024-06-14
公开（公告）号：CN118193991A
主分类号：G06F18/20
分类号：G06F18/20;G06F18/25;G06N3/042;G06N3/0442;G06N3/045;G06N3/0464;G06F123/02
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.07.02#实质审查的生效;2024.06.14#公开
摘要：本发明提供了基于气象因素嵌入神经网络的迁飞生物预测方法与系统，属于天气雷达预测迁飞生物技术领域，首先将气象数据进行实体嵌入编码，然后采用气象因素与时空特征融合的方式，将编码后的气象数据向量与时空预测支路进行特征融合，最后共同构成一个预报模型输出未来的迁飞强度，为快速、精确预测生物迁飞地区态势提供了一种有效的手段；本发明使用气象雷达网的真实数据集和ERA5大气再分析数据验证了该方法的有效性，实现了对中国境内迁飞生物量7天内的预测；同时与现有的预测模型对比，在长时间预测问题上我们的模型的R2最高提高了16.56%。
主权项：1.基于气象因素嵌入神经网络的迁飞生物预测方法，其特征在于，包括：步骤1、提取区域内天气雷达站点间的空间关联性，从而建立天气雷达网获得的生物迁飞强度的空间特征模型；步骤2、根据步骤1获得的生物迁飞强度的空间特征模型，获取生物迁飞的时间相关性特征；步骤3、得到与获取生物迁飞强度同时获得的气象因素，进而得到气象特征，将气象特征与步骤2获得的时间相关性特征进行融合，得到融合特征，最后根据融合特征预测生物迁飞强度。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京理工大学 基于气象因素嵌入神经网络的迁飞生物预测方法与系统
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