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短时极端气温预报模型及系统
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2026/09/08基本信息
- 负责人 王黎明
- 所属学院 计算机科学与技术学院
- 项目简介 本项目完成基于AI模型的山地果园春季最低气温预报方法，借助人工智能算法中的时序数据预测模型，对果园站监测到的真实气象要素数据进行分析和拟合，以学习果园站春季最低气温变化趋势，得到高精度且高时效性的最低气温预报值。针对所建立的多个果园气象观测站和站点检测到的多个基本气象要素数据，依照单站单要素、单站多要素、多站多要素的技术路线进行人工智能模型的训练和测试，在现有的最低温预报技术上提升了至少 5% 预报准确率，并以监测站记录真实数据的1小时为单位，实时的预报最低温度的变化趋势，以变化曲线或区域图像等可视化的方式展示出来，提供精准、及时、可靠的果园站最低温度预报服务。
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