本屆創(chuàng)新大賽以"科技創(chuàng)新氣象惠民"為主題,深入貫徹習(xí)近平總書記關(guān)于科技創(chuàng)新的重要論述精神,落實(shí)黨中央關(guān)于科技創(chuàng)新的決策部署,堅(jiān)持"開放、合作、共享"的理念,以調(diào)動(dòng)社會(huì)創(chuàng)新資源,聚集高端創(chuàng)新要素、構(gòu)建協(xié)同創(chuàng)新生態(tài)為目標(biāo)開發(fā)辦賽,共征集到全國(guó)31個(gè)省(自治區(qū)、直轄市)氣象局和相關(guān)直屬事業(yè)單位、120余家社會(huì)企業(yè)、140多所高校的1600余組參賽作品。
經(jīng)過角逐,在"神氣"大數(shù)據(jù)算法與應(yīng)用競(jìng)賽中
Tuscloud團(tuán)隊(duì)獲得算法組一等獎(jiǎng)
城市暴雨內(nèi)澇團(tuán)隊(duì)獲得應(yīng)用組一等獎(jiǎng)
根據(jù)衛(wèi)星云圖的特點(diǎn)，識(shí)別并提取指定地點(diǎn)和時(shí)間的像素點(diǎn)的亮度值用于主要輸入數(shù)據(jù)。為防止算法過擬合或欠擬合，采用了基于遺傳算法的三段式線性回歸函數(shù)和基于機(jī)器學(xué)習(xí)的XGBoost算法進(jìn)行算法融合，通過MAE平均絕對(duì)誤差法來訓(xùn)練結(jié)果，并將收斂后的結(jié)果用于輻射值預(yù)測(cè)。
獲取長(zhǎng)期、大范圍、準(zhǔn)確的地表輻照度對(duì)于國(guó)計(jì)民生有重要意義。區(qū)域的地表輻照度是農(nóng)業(yè)、光伏發(fā)電等產(chǎn)業(yè)發(fā)展的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，大范圍的地表輻照度的變化對(duì)于全球氣候變化研究具有重要作用。
使用機(jī)器學(xué)習(xí)方法求解本賽題。主要構(gòu)造了兩類特征，第一類特征計(jì)算了晴天情況下不同經(jīng)緯度和時(shí)間的太陽(yáng)輻照強(qiáng)度理論值。第二類特征根據(jù)衛(wèi)星云圖統(tǒng)計(jì)各站點(diǎn)各時(shí)間云量的多少，方法是選取每個(gè)站點(diǎn)所在位置周圍±2像素（約相當(dāng)于14×14千米）和周圍±4像素（約相當(dāng)于28×28千米）的目標(biāo)區(qū)域，每個(gè)目標(biāo)區(qū)域提取對(duì)應(yīng)時(shí)間前后15分鐘、前后30分鐘、前后45分鐘的衛(wèi)星云圖序列，然后對(duì)每個(gè)目標(biāo)區(qū)域每個(gè)云圖序列提取以下統(tǒng)計(jì)信息：總亮度均值、淡云比例、中云比例、較濃云比例、濃云比例。
本文根據(jù)一段時(shí)間內(nèi)的衛(wèi)星云層圖片數(shù)據(jù)和相同時(shí)間段內(nèi)的多采樣點(diǎn)輻照量特征作為基礎(chǔ)，通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基于自研的Deep&ConvX融合模型訓(xùn)練出可預(yù)測(cè)輻照量的模型，并以新時(shí)間范圍內(nèi)的衛(wèi)星云層圖片數(shù)據(jù)作為判斷參數(shù)，預(yù)測(cè)同一多采樣點(diǎn)在每個(gè)規(guī)定時(shí)間點(diǎn)的輻照量數(shù)據(jù)。在此基礎(chǔ)上迭代優(yōu)化，最終實(shí)現(xiàn)對(duì)輻照量數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)的模型建立。
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