[发明专利]一种适用于露、霜和结冰的天气现象的自动判识方法有效

专利信息
申请号: 201811055215.8 申请日: 2018-09-11
公开(公告)号: CN109165693B 公开(公告)日: 2022-12-06
发明(设计)人: 华连生;温华洋;朱华亮;方全 申请(专利权)人: 安徽省气象信息中心
主分类号: G06V10/77 分类号: G06V10/77;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/04
代理公司: 北京久远信知识产权代理有限公司 16061 代理人: 冯静
地址: 230031 安徽省合肥市蜀*** 国省代码: 安徽;34
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摘要: 发明公开一种适用于露、霜和结冰的天气现象的自动判识方法,包括用于负责采集不同数据来源的气象资料的数据采集存储步骤,还包括特征分析步骤,对采集到的数据进行空间特征和时间特征的分析,形成最优特征子集;模型训练步骤,针对所述特征分析步骤中得到的最优特征子集运用多种分类方法进行模型训练,构建出露、霜和结冰的天气现象的多个判识分类器;算法融合步骤,针对所述模型训练步骤中得到的多个判识分类器进行封装,将每个判识分类器的判识结果进行融合,作为最终的判识结果。本发明结合多种分类算法,构建单站多个露、霜和结冰等天气现象判识模型,弥补了单一算法的不足,保证了判识模型在全国的普适性,同时提高了判识的准确性。
搜索关键词: 一种 适用于 结冰 天气现象 自动 方法
【主权项】:
1.一种适用于露、霜和结冰的天气现象的自动判识方法,包括用于负责采集不同数据来源的气象资料的数据采集存储步骤,其特征在于,还包括特征分析步骤,对采集到的数据进行空间特征和时间特征的分析,并计算露、霜和结冰的天气现象与不同时次的气象要素的相关系数r,选取对露、霜和结冰形成影响较大的气象要素作为特征子集,并对最优特征子集进行降维,形成最优特征子集;模型训练步骤,针对所述特征分析步骤中得到的最优特征子集运用多种分类方法进行模型训练,构建出露、霜和结冰的天气现象的多个判识分类器;算法融合步骤,针对所述模型训练步骤中得到的多个判识分类器进行封装,向分类器中输入每日观测的最优特征子集中的气象要素,各分类器根据输入的气象要素对露、霜和结冰的天气现象进行判识,将每个判识分类器的判识结果进行融合,作为最终的判识结果。
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