[發明專利]天氣預測模型的建立方法、預測方法和預測裝置

在審

• 申請號: 201711419608.8
• 申請日: 2017-12-25
• 公開（公告）號: CN107991722A
• 公開（公告）日: 2018-05-04
• 發明（設計）人: 陳子豪;丁莉莉
• 申請（專利權）人: 北京墨跡風云科技股份有限公司
• 主分類號: G01W1/10
• 分類號: G01W1/10
• 代理公司: 北京世衡知識產權代理事務所(普通合伙)11686
• 代理人: 郝文博,肖淑芳

1.一種天氣預測模型的建立方法，包括：

S1：獲取一個或多個地理位置在一個或多個時間點的多條歷史氣象預報數據，所述歷史氣象預報數據中包括多個特征；

S2：獲取所述一個或多個地理位置在所述一個或多個時間點的多條天氣記錄數據，所述天氣記錄數據包含一天氣指標；

S3：利用所述天氣記錄數據，從所述多個特征中抽取出與所述天氣指標相關聯的特征或特征組；

S4：以所述天氣記錄數據為樣本標簽，處理所述歷史氣象預報數據中的所述特征或特征組，建立所述天氣預測模型。

2.根據權利要求1所述的建立方法，其中，所述歷史氣象預報數據為GFS模式預報數據、EC模式預報數據、WRF模式預報數據、中國氣象局模式預報數據、WNI的模式預報數據、英國氣象局的模式預報數據或其組合。

3.根據權利要求1或2所述的建立方法，其中，所述步驟S4中，通過機器學習算法處理所述歷史氣象預報數據中的所述特征或特征組，所述機器學習算法包括支持向量機算法、AdaBoost算法、Logistic Regression算法，Decision Tree算法中的一種或多種。

4.根據權利要求1-3中任一項所述的建立方法，其中，所述天氣記錄數據為雨雪記錄數據，所述天氣指標為雨雪相態，所述天氣預測模型為雨雪相態預測模型。

5.根據權利要求1-4中任一項所述的建立方法，其中，所述步驟S3中，通過嶺模型、方差選擇法、相關系數法、卡方檢驗、互信息法、遞歸特征消除法、基于懲罰項的特征選擇法、基于樹模型的特征選擇法中的一種或多種，從所述多個特征中抽取出與一天氣指標相關聯的所述特征或特征組。

6.根據權利要求1-5中任一項所述的建立方法，還包括：在步驟S1之后，在步驟S3之前，對所述歷史氣象預報數據進行加工，提高所述歷史氣象預報數據的空間分辨率，優選通過插值的方式對所述歷史氣象預報數據進行加工。

7.根據權利要求1-6中任一項所述的建立方法，還包括：對所述多個特征進行處理，獲得另外的特征，利用所述天氣記錄數據，從所述多個特征與所述另外的特征中抽取出與所述天氣指標相關聯的特征或特征組。

8.根據權利要求7所述的建立方法，所述另外的特征包括：時間信息的增加，月份信息的增加，前后時刻之間的溫度變化，前后時刻之間的濕度變化，大氣各層之間的溫度，濕度，風速，風力等變化，經緯度信息的增加及其任意組合。

9.根據權利要求1-8中任一項所述的建立方法，其中所述多個特征包括：在不同氣壓層處的風向、風速、溫度、濕度、降水量、土壤不同層的溫度濕度，氣象上的渦度、散度，露點溫度。

10.一種天氣預測方法，包括：

SS1：獲取待預測的地理位置和待預測的時間；

SS2：獲取所述待預測的地理位置在所述待預測的時間的預報數據；

SS3：以根據權利要求1-9中任一項建立的天氣預測模型中與所述天氣指標相關聯的特征或特征組為參照，從所述預報數據中提取相應的特征；

SS4：將提取出的相應的特征輸入所述天氣預測模型中，獲得所述待預測的地理位置在所述待預測的時間的所述天氣指標。

11.根據權利要求10所述的天氣預測方法，還包括：獲取下一個待預測的時間，重復所述步驟SS2-SS4，獲得所述待預測的地理位置在所述下一個待預測時間的所述天氣指標。

12.一種天氣預測裝置，包括：

獲取待預測的地理位置和待預測的時間的單元；

獲取所述待預測的地理位置在所述待預測的時間的模式預報數據的單元；

以根據權利要求1-9中任一項建立的天氣預測模型中與所述天氣指標相關聯的特征或特征組為參照、從所述模式預報數據中提取相應的特征的單元；和將提取出的相應的特征輸入所述天氣預測模型中以獲得所述待預測的地理位置在所述待預測的時間的所述天氣指標的單元。

13.一種計算機可讀存儲介質,包括存儲于其上的計算機可執行指令，所述可執行指令在被處理器執行時實施如權利要求1-9中任一項所述的天氣預測模型的建立方法。

14.一種計算機可讀存儲介質,包括存儲于其上的計算機可執行指令，所述可執行指令在被處理器執行時實施如權利要求10-11中任一項所述的天氣預測方法。