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      三等獎:Helloworld團隊

      線(xiàn)性回歸、XGBoost、遺傳算法、算法融合、特征優(yōu)化

      根據衛星云圖的特點(diǎn),識別并提取指定地點(diǎn)和時(shí)間的像素點(diǎn)的亮度值用于主要輸入數據。為防止算法過(guò)擬合或欠擬合,采用了基于遺傳算法的三段式線(xiàn)性回歸函數和基于機器學(xué)習的XGBoost算法進(jìn)行算法融合,通過(guò)MAE平均絕對誤差法來(lái)訓練結果,并將收斂后的結果用于輻射值預測。

      三等獎:大氣科學(xué)小分隊

      基于衛星數據的地表輻照度反演

      獲取長(cháng)期、大范圍、準確的地表輻照度對于國計民生有重要意義。區域的地表輻照度是農業(yè)、光伏發(fā)電等產(chǎn)業(yè)發(fā)展的基礎數據,大范圍的地表輻照度的變化對于全球氣候變化研究具有重要作用。

      二等獎:機器不思異團隊

      衛星云圖+地面觀(guān)測云圖預測輻照量

      使用機器學(xué)習方法求解本賽題。主要構造了兩類(lèi)特征,第一類(lèi)特征計算了晴天情況下不同經(jīng)緯度和時(shí)間的太陽(yáng)輻照強度理論值。第二類(lèi)特征根據衛星云圖統計各站點(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?chē)?像素(約相當于14×14千米)和周?chē)?像素(約相當于28×28千米)的目標區域,每個(gè)目標區域提取對應時(shí)間前后15分鐘、前后30分鐘、前后45分鐘的衛星云圖序列,然后對每個(gè)目標區域每個(gè)云圖序列提取以下統計信息:總亮度均值、淡云比例、中云比例、較濃云比例、濃云比例。

      一等獎:Tuscloud團隊

      衛星云圖+地面觀(guān)測云圖預測輻照量

      本文根據一段時(shí)間內的衛星云層圖片數據和相同時(shí)間段內的多采樣點(diǎn)輻照量特征作為基礎,通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )基于自研的Deep&ConvX融合模型訓練出可預測輻照量的模型,并以新時(shí)間范圍內的衛星云層圖片數據作為判斷參數,預測同一多采樣點(diǎn)在每個(gè)規定時(shí)間點(diǎn)的輻照量數據。在此基礎上迭代優(yōu)化,最終實(shí)現對輻照量數據預測的模型建立。

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