一种基于人工智能的台风涡旋初始化方法

本发明涉及一种基于人工智能的台风涡旋初始化方法，通过结合多种气象数据来源提供了更全面的台风行为信息，通过对数据进行预处理并将其转换为适合机器学习模型使用的数据集，通过应用深度学习模型，包括一个收缩路径和一个扩展路径以及跳跃连接，对数据进行特征学习和模式识别，提取台风的关键特征和模式，通过将训练好的深度学习模型应用于实时气象数据，构建台风涡旋结构并预测台风路径和强度，通过持续的数据收集和模型训练，更新和改进深度学习模型的预测能力。本发明的方法能够实现更为准确的台风涡旋初始化，显著提升台风路径和强度预测的准确性和效率，为台风预警和防灾减灾提供有效的技术支持。

徐洪雄