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本发明公开了一种利用人工智能预报冬季降水相态的方法,包括基于降水相态变化的物理机制选择大气温度、湿度、风速和垂直速度在500‑100hpa间的16个气压层的廓线数据及地表2m气温、露点温度和地表气压以及地形信息作为预报特征变量;对0‑99类天气现象观测数据打标签,形成三类降水相态标注;利用lightGBM框架和训练数据集训练预报模型,利用验证数据集和对应的特征数据对预报模型进行检验和优化参数,得到降水相态预报模型并存为MLPT;利用MLPT算法、输入预报特征变量数据,得到站点降水相态预报。本发明
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 114626577 A
(43)申请公布日 2022.06.14
(21)申请号 202210158802.X
(22)申请日 2022.02.21
(71)申请人 北京大学
地址 100080 北京
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