贵州电网申请基于深度学习的热带气旋边界层参数化方法及系统专利,利用深度学习模型解释复杂边界层过程

贵州电网申请基于深度学习的热带气旋边界层参数化方法及系统专利,利用深度学习模型解释复杂边界层过程
2024年11月11日 15:55 金融界网站

本文源自:金融界

金融界2024年11月11日消息,国家知识产权局信息显示,贵州电网有限责任公司申请一项名为“一种基于深度学习的热带气旋边界层参数化方法及系统”的专利,公开号 CN 118917169 A,申请日期为2024年6月。

专利摘要显示,本发明公开了一

种基于深度学习的热带气旋

边界层参数化方法及系统,

涉及气象数值模拟计算领

域,包括获取静态地形数据、

网格化NCEP再分析气象数据

和气旋模拟数据;将所述气

旋模拟数据插值到边界层的

特定水平面,得到插值数据;

提取所述插值数据中的通

量,进行通量整合,获取湍流

整合通量,并对所述湍流整

合通量非线性变换;构建湍

流预报模型,将非线性后的

湍流整合通量输入所述湍流

预报模型,获得热带气旋边

界层通量参数化结果。本发

明利用深度学习模型来解释复杂的边界层过程,解决了传统边

界层参数化方法在热带气旋边界层的应用存在湍流传输系数

的不确定性以及对小尺度过程的解释能力不足等问题。

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