[發明專利]基于神經網絡沙塵天氣預報強度誤差的測算方法及裝置

有效

• 申請號: 202110793946.8
• 申請日: 2021-07-13
• 公開（公告）號: CN113534296B
• 公開（公告）日: 2023-04-07
• 發明（設計）人: 潘濤;柏發俊;鄭昕
• 申請（專利權）人: 象輯科技股份有限公司
• 主分類號: G01W1/10
• 分類號: G01W1/10;G06N3/04;G06T7/60
• 代理公司: 安徽愛信德專利代理事務所(普通合伙) 34185
• 代理人: 劉煜

1.基于神經網絡沙塵天氣預報強度誤差的測算方法，其特征在于，具體包括以下步驟：

采集沙塵要素數據信息；所述沙塵要素數據信息為目標地點的天氣數據，包括地點、能見度和沙塵天氣層級；

將采集到的沙塵要素數據輸入到神經網絡；

采用神經網絡，對沙塵數據進行切割、分析、計算出沙塵天氣強度誤差；

其中，神經網絡模型對沙塵數據進行切割，分析，計算出沙塵天氣強度誤差，所述沙塵天氣層級包括上下層級、水平層級，上下層級為具體高度上沙塵的密度數和沙塵類型以及沙塵飄轉類型，水平層級包括水平方向上的顆粒漂浮速度，平行方向上顆粒的濃度，其中，采用均值神經元和標準方差神經元計算的天氣強度誤差；具體按以下步驟執行：

神經網絡模型獲取待測沙塵的指標，求解沙塵指標內的數值平均數和方差；方差計算公式如式(1)；將得出的平均數和方差與標準天氣數據進行比較；其中，包括平均數和標準天氣數據比較，也包括方差和標準天氣數據比較，

其中：s表示方差，n表示選取點的數量，x表示選取點各點數據的平均值，x_i表示選取點的數據值；

根據比較偏差，判斷當初預報時是否準確，并計算沙塵偏差概率，其中，沙塵偏差概率的計算公式如式(2)所示：

其中，m₁表示概率，l₁表示平均值與標準數據的偏移量，t表示標準天氣數據，沙塵偏差概率的第二種計算公式如式(3)所示：

其中，m₂表示概率，l₂表示方差與標準數據的偏移量，t表示標準天氣數據；

選中區域，在神經網絡模型里輸入若干水平方向上沙塵的測量指標數據，在神經網絡模型中運算分析，生成沙塵數據的平均值和方差，將平均值與標準天氣數據進行比較，計算出平均值與標準數據的偏移量，平均值與標準數據的偏移量計算公式如式(4)所示：

l₁＝x-t式(4)

其中，l₁表示平均值與標準數據的偏移量，x表示選取點各點數據的平均值,t表示標準天氣數據；

將方差和標準天氣數據進行比較，計算出方差與標準數據的偏移量，取偏移量的與標準天氣數據的比值，作為沙塵天氣預報的強度誤差，方差與標準數據的偏移量計算公式如式(5)所示：

l₂＝s-t式(5)

其中，l₂表示平均值與標準數據的偏移量，s表示方差,t表示標準天氣數據。

2.根據權利要求1所述的基于神經網絡沙塵天氣預報強度誤差的測算方法，其特征在于：將要素信息數據包括目標地點的天氣數據和標準天氣數據輸入神經網絡模型，其中，要素數據以矩陣的形式輸入到神經網絡。

3.根據權利要求1所述的基于神經網絡沙塵天氣預報強度誤差的測算方法，其特征在于：獲取沙塵要素數據信息的渠道為通過衛星獲取沙塵天氣數據信息，將數據傳到地面監測設備，地面監測設備獲取天氣信息，從服務器里抓取標準天氣數據，或通過從電視屏幕進行天氣信息獲取。

4.根據權利要求3所述的基于神經網絡沙塵天氣預報強度誤差的測算方法，其特征在于：從電視屏幕進行天氣信息獲取具體包括以下步驟；

攝像模塊對準電視機的屏幕，從電視中抓取數據；

當播音員在播報時，將攝像模塊放在離電視屏幕3到5米處，調節攝像模塊的采集旋鈕，調節采集狀態；

攝像模塊對屏幕中的氣象數據進行抓取，當在抓取的過程中抓取到的不是氣象的數據時，通過語音識別系統排除抓取到的與氣象無關的數據；

將要素信息數據，具體為目標地點的天氣數據和標準天氣數據輸入神經網絡模型。

5.基于神經網絡沙塵天氣預報強度誤差的測算裝置，包括存儲器、處理器以及存儲在所述存儲器中并可在所述處理器上運行的計算機程序，其特征在于，所述處理器執行所述計算機程序時實現如權利要求1至4任一項所述方法的步驟。