本發明涉及自然災害預測技術領域,尤其涉及一種基于卷積神經網絡學習的強對流天氣識別算法,本發明首先采集歷史天氣流型模型,然后通過卷積神經網絡訓練學習,對歷史天氣流型通過訓練學習得到識別模型;然后通過雷達實時氣象圖采取實時的暴雨天氣流型模型,再通過步驟一中訓練得到的識別模型對實時的天氣流型模型進行識別;再判斷步驟二中識別出的天氣流型模型的實時天氣系統是否位于被監測的關鍵區內;如果是,則輸出符合發生地質災害天氣流型;如果否,則繼續進行實時的識別。該方法對強對流天氣的雷達圖像進行實時的識別,通過卷積神經網絡學習訓練得到的模型進行識別,能有效的得到不同的天氣模型和判斷在被監測區域的災害模型。
聲明:
“基于卷積神經網絡學習的強對流天氣識別算法” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究,如用于商業用途,請聯系該技術所有人。
我是此專利(論文)的發明人(作者)