融合物理约束的多尺度极端大风事件AI识别方法、装置及介质

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融合物理约束的多尺度极端大风事件AI识别方法、装置及介质
申请号:CN202411737641
申请日期:2024-11-29
公开号:CN119691419B
公开日期:2025-09-26
类型:发明专利
摘要
本发明公开一种融合物理约束的多尺度极端大风事件AI识别方法、装置及介质,涉及大气科学与人工智能技术领域。该方法通过整合多尺度气象数据,构建了一种新颖的多尺度极端大风事件识别模型。该模型通过多尺度特征提取、特征融合共享以及多任务输出三个模块,有效地捕捉不同尺度下的极端大风特征。此外,模型中引入物理约束损失设计,确保风速与气压等输出符合气象动力学规律。通过对气象数据的深度学习分析,结合物理机制理解,本发明能够有效区分飓风、雷暴大风和龙卷风等不同类型的极端大风事件,为气象预测和应急响应提供可靠的数据支持与科学依据。
技术关键词
多尺度特征提取 多任务 物理 雷达回波数据 卫星遥感数据 气象 超参数 残差神经网络 注意力机制 融合特征 识别方法 Sigmoid函数 双线性插值方法 深度学习分析 风速 通道 模块 上采样
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变换器 多尺度特征提取 多层感知机 姿态特征 特征提取模型
定位方法 噪声子空间 协方差矩阵 物理 流场传感器
特征提取方法 多任务 矩阵 卷积神经网络融合 特征提取器
模型构建方法 心理 层级 注意力机制 学生
性能预测方法 物理 热力学第一定律 数据 动态