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摘要：本发明提供了一种基于U‑Net的低空风场空间降尺度模型的构建方法，包括：获取区域内动力降尺度数据和所有的测风塔数据，并对测风塔数据和动力降尺度数据进行预处理；从动力降尺度数据中筛选出多个近地风场相关的气象变量，并将动力降尺度数据在高度上划分为多个高度变量，并将气象变量和高度变量组合为多个输入变量；构建测风塔数据和动力降尺度数据的联合损失函数，并使用U‑Net神经网络对输入变量和测风塔数据进行迭代训练，直至损失函数收敛，得到低空风场空间降尺度模型。本发明解决了现有技术中存在的降尺度方法的输出变量有较大偏差，不能做到中小尺度下的高分辨率的天气变化信息展示，且计算耗时长，计算资源消耗高的问题。
主权项：1.一种基于U-Net的低空风场空间降尺度模型的构建方法，其特征在于：包括：获取区域内动力降尺度数据和所有的测风塔数据，并对测风塔数据和动力降尺度数据进行预处理；从动力降尺度数据中筛选出多个近地风场相关的气象变量，并将动力降尺度数据在高度上划分为多个高度变量，并将气象变量和高度变量组合为多个输入变量；构建测风塔数据和动力降尺度数据的联合损失函数，并使用U-Net神经网络对输入变量和测风塔数据进行迭代训练，直至损失函数收敛，得到低空风场空间降尺度模型。
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百度查询： 中船海装风电有限公司 一种基于U-Net的低空风场空间降尺度模型的构建方法
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