[发明专利]一种区域风场预测模型生成方法和装置、电子设备

权利要求书

1.一种区域风场预测模型生成方法，其特征在于，所述方法包括：

从气象再分析数据集中获取初始场数据集；

将所述初始场数据集导入WRF中进行气象参数预测；

从所述WRF输出的初始场和预报场中提取数据制作数据集；

对所述数据制作数据集中的数据进行归一化处理，得到经过归一化后的样本数据集；

对归一化后的所述样本数据集进行降维处理，并划分训练样本集和测试样本集；

使用训练样本集对初始区域风场预测模型中的权值和偏置项进行训练，得到目标模型。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述得到目标模型的步骤之后，所述方法还包括：

从GNSS-RO掩星数据集中提取位于研究区域内的气象参数，其中，所述气象参数包括：温度、湿度和压力以及经纬度信息；

通过对所述气象参数进行插值，得到与WRF预报场格点位置相同的掩星数据集；

将所述掩星数据集输入所述目标模型进行风场预测，得到预测结果；

将所述预测结果并与ECMWF的真实数据进行对比，确定所述目标模型的预测准确度。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述初始场数据集包括：地面数据和等压面数据；

所述初始场数据集的经纬度范围从北纬50°到北纬30°，东经100°到东经130°；所述初始场数据集为分别在预设时间段内每天的0点、6点、12点和18点采集的数据；

所述等压面数据为垂直方向从近地面到1hPa的高空，共37个等压面对应的等压面数据；所述等压面数据包括重力势、相对湿度、绝对湿度、温度和径向和纬向风分量；

所述地面数据包括10m处径向和纬向风分量、2m处位温和露点温度、平均海平面压力、海面温度、表面温度、土壤温度和表面压力。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述归一化后的所述样本数据集为样本在时间上的四维矩阵，所述对归一化后的所述样本数据集进行降维处理的步骤包括：

将样本数据在时间上的四维矩阵的大小降低为一维向量。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述划分训练样本集和测试样本集的步骤包括：

将降维样本数据集中时间维度上前80％的数据作为训练集，后20％的数据集作为测试集。

6.一种区域风场预测模型生成装置，其特征在于，所述装置包括：

获取模块，用于从气象再分析数据集中获取初始场数据集；

导入模块，用于将所述初始场数据集导入WRF中进行气象参数预测；

第一提取模块，用于从所述WRF输出的初始场和预报场中提取数据制作数据集；

归一化模块，用于对所述数据制作数据集中的数据进行归一化处理，得到经过归一化后的样本数据集；

降维模块，用于对归一化后的所述样本数据集进行降维处理，并划分训练样本集和测试样本集；

训练模块，用于使用训练样本集对初始区域风场预测模型中的权值和偏置项进行训练，得到目标模型。

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：

第二提取模块，用于在所述训练模块得到目标模型之后，从GNSS-RO掩星数据集中提取位于研究区域内的气象参数，其中，所述气象参数包括：温度、湿度和压力以及经纬度信息；

插值模块，用于通过对所述气象参数进行插值，得到与WRF预报场格点位置相同的掩星数据集；

预测模块，用于将所述掩星数据集输入所述目标模型进行风场预测，得到预测结果；

比对模块，用于将所述预测结果并与ECMWF的真实数据进行对比，确定所述目标模型的预测准确度。