【技术实现步骤摘要】
基于深度学习的海面风场订正领域
技术介绍
1、海面风场数据对我国沿海地区的经济发展和居民生活有重要意义。长久以来，沿海地区饱受海上极端大风天气的侵害。准确的风场数据可以有效地降低居民的生命和财产损失。数值模式是目前风速监测最主要的手段之一，由模型(即大气动力系统)和计算建模模块构成，然而数据往往和实况观测存在系统性偏差。由于大气变化的混沌性导致数值模式很难保证对风的长期监测和预测精度。传统的气象要素订正技术已经优于数值模式数据，但风速在时空分布上具有高度的非线性和随机性，所以传统的统计学方法对其订正作用十分有限。
2、近年来，机器学习方法在气象领域取得了长足的进展。利用深度学习建立订正网络更好的解决数值模式数据偏差问题，机器学习方法在气象领域的应用取得了长足的进展，为气象预测和气候研究提供了新的工具和技术。传统的气象模型通常基于物理方程和经验参数，但由于大气系统的复杂性，这些模型往往难以捕捉到所有的细节和变化。机器学习的引入为克服这些挑战提供了新的途径。机器学习在气象数据的分析和处理方面展现了强大的能力。传感器、卫星和其他气...
【技术保护点】
1.一种基于区域迁移的海上稀疏标签风场订正方法；采用陆地区域风场数据作为源域数据进行源任务训练，之后将训练好的网络参数作为海上区域目标任务训练模型的初始化训练参数，用以海洋区域为主的目标域数据微调网络，其特征在于包括下列步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于区域迁移的海上稀疏标签风场订正方法，采用陆地区域风场数据作为源域数据进行源任务训练，之后将训练好的网络参数作为海上区域目标任务训练模型的初始化训练参数，用以海洋区域为主的目标域数据微调网络，其特征在于所述步骤1)中采用陆地区域风场数据作为源域数据进行源任务训练的方法：
3.根据权利要求1所...
【技术特征摘要】
1.一种基于区域迁移的海上稀疏标签风场订正方法；采用陆地区域风场数据作为源域数据进行源任务训练，之后将训练好的网络参数作为海上区域目标任务训练模型的初始化训练参数，用以海洋区域为主的目标域数据微调网络，其特征在于包括下列步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于区域迁移的海上稀疏标签风场订正方法，采用陆地区域风场数据作为源域数据进行源任务训练，之后将训练好的网络参数作为海上区域目标任务训练模型的初始化训练参数，用以海洋...
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