以美国GFS、欧洲EC模式预报为基础,融合墨迹5.5亿用户实况天气反馈,使预报的准度、精度、广度令客户满意
使用墨迹自研的数值预报系统,通过MOS机器学习算法,修正数值模式预报,使预报准确率超过90%
使用快速循环同化技术,提高短时预报准确度。提供经纬度级别的逐分钟短时预报,准确率超过90%
物流配送对时效性要求很高,恶劣天气会延长配送时间,增加商家成本, 降低用户体验。
我们与饿了么、百度外卖、点我达合作,将短时天气数据 与业务数据进行整合,通过运力压力模型,指导运力资源调配,从而提高 了配送效率、提升了运力资源利用率,并最终提升了用户体验。
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