【体系教程】基于Python机器学习、深度学习技术在气象、海洋、水文等领域中实践应用;集成学习、CNN/RNN、PINN、EOF、WRF/ROMS后处理等
- 2026-03-23 01:42:25
基于Python机器学习、深度学习技术在气象、海洋、水文等领域中实践应用
全套课件+视频教程+案例数据代码+随行导师群
前言
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①WRF模式与Python融合技术应用及精美绘图；WRF模式运行；WRF模式前后处理
教学特色
培训费用
费用：2980元【最高享受7.5折优惠】【学生按要求可申请会员优惠】发票可开具：培训费、会议费、资料费等，配有盖章文件，用于学员报销使用
课程详情
③常用模型原理（随机森林、Adaboost、GBDT、Xgboost、lightGBM）
AI在气象模式订正、短临预报、气候预测等场景的应用
④模型评估与对比
④台风“烟花”预报效果检验
②调参利器—网格搜索GridSearch于K折验证
深度学习基本理论知识讲解，深入了解机器学习的基础理论和工作原理，掌握如何构建和优化神经网络模型（如人工神经网络ANN，卷积神经网络CNN、循环神经网络RNN等），提高对现有深度学习算法和技术的理解和应用能力，更好地应对后续海洋气象相关领域的实际问题和应用。
学习目前流行的深度学习框架pytorch，了解张量tensor、自动求导、梯度提升等，以BP神经网络学习sin函数为例，掌握如何搭建单层和多层神经网络，以及如何使用GPU进行模型运算。
本专题，在学习使用ANN预测浅水方程的基础上，进一步掌握如何使用PINN方法，将动力方程加入模型中，缓解深度学习的物理解释性差的问题。此外，气象数据是典型的时空数据，学习经典的时序预测方法LSTM，以及空间卷积算法UNET。
③物理约束网络PINN学习浅水方程
⑥LSTM方法预测气象序列数据
②Unet进行雷达回波的预测
专题十 EOF统计分析
1.EOF基础和eofs库的介绍
②SST进行EOF分析，可视化
专题十一 模式后处理
④垂直剖面图——雷达反射率为例
④水平填色图绘制
发票及证书
报名方式
详细报名流程，请联系课程负责人王艳183-4893-7383（微电）
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Ai尚研修-王艳
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