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三等獎(jiǎng):Helloworld團(tuán)隊(duì)

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

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(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(shù)和基于機(jī)器學(xué)習(xí)的XGBoost算法進(jìn)行算法融合,通過(guò)MAE平均絕對(duì)誤差法來(lái)訓(xùn)練結(jié)果,并將收斂后的結(jié)果用于輻射值預(yù)測(cè)。

三等獎(jiǎng):大氣科學(xué)小分隊(duì)

基于衛(wèi)星數(shù)據(jù)的地表輻照度反演

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。

二等獎(jiǎng):機(jī)器不思異團(tuán)隊(duì)

衛(wèi)星云圖+地面觀測(cè)云圖預(yù)測(cè)輻照量

使用機(jī)器學(xué)習(xí)方法求解本賽題。主要構(gòu)造了兩類(lèi)特征,第一類(lèi)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(lèi)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?chē)?像素(約相當(dāng)于14×14千米)和周?chē)?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。

一等獎(jiǎng):Tuscloud團(tuán)隊(duì)

衛(wèi)星云圖+地面觀測(cè)云圖預(yù)測(cè)輻照量

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(guò)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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