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一种基于机器学习的强对流天气预警方法及系统 

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申请/专利权人:国家卫星气象中心(国家空间天气监测预警中心)

摘要:本发明公开了一种基于机器学习的强对流天气预警方法及系统,涉及模型数据处理领域。所述方法包括:收集历史强对流天气事件,构建历史强对流天气事件的多要素关联数据集;构建样本数据集;调取机器学习库,对多种机器学习算法进行同步训练学习,获取强对流天气预警模型;实时监测卫星信号,获取闪电跃增数据,同步采集实时气象观测数据;基于强对流天气预警模型,输出预测强对流天气事件,发出强对流天气预警。解决了现有技术中由于模型精度和模型性能较低,导致预测强对流天气的准确性较低,预警时效性不高的技术问题,通过实时监测数据,提高模型精度,能够更准确地预测强对流天气的发生,并提高预警的时效性的技术效果。

主权项:1.一种基于机器学习的强对流天气预警方法,其特征在于,所述方法包括:收集历史强对流天气事件,构建历史强对流天气事件的多要素关联数据集,多要素关联数据集包括闪电跃增数据、气象观测数据和事件影响数据;基于所述多要素关联数据集与所述历史强对流天气事件构建样本数据集,所述样本数据集包括多个强对流天气事件样本,每个强对流天气事件样本具有对应的事件关联数据样本;调取机器学习库,机器学习库包括多种机器学习算法,通过所述样本数据集对多种机器学习算法进行同步训练学习,获取强对流天气预警模型;获取卫星闪电数据,对所述卫星闪电数据进行处理,获取计算后的闪电跃增数据,同步采集气象观测数据;将所述闪电跃增数据与所述气象观测数据输入强对流天气预警模型中,输出预测强对流天气事件;基于所述预测强对流天气事件发出强对流天气预警。

全文数据:

权利要求:

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