一种耦合深度学习和HASM的区域气候模拟方法和系统
文献类型：专利
| 作者 | 焦毅蒙; 岳天祥; 赵娜 |
| 发表日期 | 2023-06-27 |
| 专利号 | CN202310383543.5 |
| 著作权人 | 中国科学院地理科学与资源研究所 |
| 国家 | CN |
| 产权排序 | 1 |
| 英文摘要 | 本申请涉及电数字数据处理技术领域，提供了一种耦合深度学习和HASM的区域气候模拟方法和系统。该方法包括：获取目标区域的气象站点观测数据；确定目标区域的模拟参数；将气象站点观测数据和模拟参数输入区域气候耦合模型，得到区域气候模拟结果；区域气候耦合模型包括第一深度学习子模型、第二深度学习子模型和第一高精度曲面建模模型；其中，第一高精度曲面建模模型用于根据第一深度学习子模型的第一模拟结果生成标签数据，标签数据用于训练第二深度学习子模型。这样，在模型训练的过程中，通过第一深度学习子模型和第一高精度曲面建模模型相互配合，无需手工操作制作训练数据中的标签数据，即可快速、自动生成标签数据，提高了模型训练的效率。 |
| 公开日期 | 2023-06-27 |
| 申请日期 | 2023-04-12 |
| 源URL | [http://ir.igsnrr.ac.cn/handle/311030/194079]  |
| 专题 | 资源与环境信息系统国家重点实验室_专利、软件、成果转化 |
| 作者单位 | 中国科学院地理科学与资源研究所 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 焦毅蒙,岳天祥,赵娜. 一种耦合深度学习和HASM的区域气候模拟方法和系统. CN202310383543.5. 2023-06-27. |
入库方式： OAI收割
来源：地理科学与资源研究所
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