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三等獎(jiǎng)：Helloworld團(tuán)隊(duì)

線性回歸、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)。為防止算法過擬合或欠擬合，采用了基于遺傳算法的三段式線性回歸函數(shù)和基于機(jī)器學(xué)習(xí)的XGBoost算法進(jìn)行算法融合，通過MAE平均絕對誤差法來訓(xùn)練結(jié)果，并將收斂后的結(jié)果用于輻射值預(yù)測。

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

獲取長期、大范圍、準(zhǔn)確的地表輻照度對于國計(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+地面觀測云圖預(yù)測輻照量

使用機(jī)器學(xué)習(xí)方法求解本賽題。主要構(gòu)造了兩類特征，第一類特征計(jì)算了晴天情況下不同經(jīng)緯度和時(shí)間的太陽輻照強(qiáng)度理論值。第二類特征根據(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)所在位置周圍±2像素（約相當(dāng)于14×14千米）和周圍±4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+地面觀測云圖預(yù)測輻照量

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)對輻照量數(shù)據(jù)預(yù)測的模型建立。

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