本發(fā)明屬于氣象預(yù)報技術(shù)領(lǐng)域，具體為一種基于互聯(lián)網(wǎng)的氣象預(yù)警方法。

背景技術(shù)：

我國是一個氣象和地址等災(zāi)害多發(fā)的國家，在全球氣候變化的背景下，區(qū)域性極端天氣現(xiàn)象發(fā)生的頻率越來越高，影響也越來越大。而互聯(lián)網(wǎng)預(yù)警系統(tǒng)當前并沒有得到充分的推廣和使用，使用互聯(lián)網(wǎng)預(yù)警系統(tǒng)，依托大數(shù)據(jù)系統(tǒng)，云計算系統(tǒng)，能對信息進行準確快速的收集，建模分析，實時的信息發(fā)布?；ヂ?lián)網(wǎng)預(yù)警系統(tǒng)可快速、及時、準確地將各類信息，特別是氣象災(zāi)害預(yù)警信息傳播給社會公眾，擴大氣象信息覆蓋面，解決氣象信息“最后一公里”問題，提高氣象災(zāi)害預(yù)警能力，達到最大限度防災(zāi)減災(zāi)的目的。針對廣大農(nóng)村及偏遠山區(qū)預(yù)警信息無法覆蓋、預(yù)警接收設(shè)備欠缺的問題，或LED屏不便安置等原因，現(xiàn)有的預(yù)警系統(tǒng)無法傳播多媒體信息，預(yù)警信息無法定制，無法實時準確地將信息傳播給社會大眾，特別是農(nóng)村的廣大人民群眾。無法根據(jù)采集到的數(shù)據(jù)自動進行實時預(yù)警。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

為了克服現(xiàn)有技術(shù)的不足，提出了一種互聯(lián)網(wǎng)氣象預(yù)警系統(tǒng)及預(yù)測算法，所述系統(tǒng)建立起有針對性的預(yù)警信息發(fā)布系統(tǒng)并設(shè)計完成信息發(fā)布終端設(shè)備，文字顯示和語音播報預(yù)警信息，達到預(yù)警目的。針對人群聚集的公眾場所預(yù)警信息發(fā)布形式單一、效果差、無法語音播報等問題，設(shè)計和實現(xiàn)了基于互聯(lián)網(wǎng)的氣象預(yù)警信息發(fā)布子系統(tǒng)，主要功能是通過控制中心，將氣象預(yù)警信息及時準確在各個需要預(yù)警地區(qū)的LED屏上文字滾動顯示，可以播放視頻，滾動圖片，滾動文字等，同時支持文字語音轉(zhuǎn)換，同步播放語音信息，達到預(yù)警目的。

互聯(lián)網(wǎng)氣象預(yù)警系統(tǒng)可以分為三個方面：信息分析發(fā)布控制中心，LED屏子系統(tǒng)的硬件設(shè)計和軟件實現(xiàn)，專用終端大喇叭子系統(tǒng)的硬件設(shè)計和軟件實現(xiàn)。

本發(fā)明的技術(shù)方案為：一種基于互聯(lián)網(wǎng)的氣象預(yù)警方法，所述方法選擇決策樹算法作為氣象預(yù)警算法，所述決策樹算法用信息增益率代替信息增益來選擇屬性，決策樹建造過程中進行剪枝，能夠完成對連續(xù)屬性的離散化處理，能夠?qū)θ笔?shù)據(jù)進行處理，具體方法為：

第一步，形成決策樹的生成算法；

第二步，將一個地區(qū)的氣象歷史記錄作為氣象數(shù)據(jù)訓(xùn)練集，預(yù)警類別評估步驟如下:

1)對氣象數(shù)據(jù)訓(xùn)練集T各項屬性數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，形成氣象預(yù)警決策樹的訓(xùn)練集。

2)計算各個屬性的信息增益和信息增益率。通過信息增益率來選擇需要檢驗的屬性，集合S的熵為:

其中:freq(C_i,S)代表S中屬于類C_i的樣本數(shù)，k個可能的類中的一個，如，S中高溫警報的樣本數(shù)，|S|表示集合S中的樣本數(shù)。那么對訓(xùn)練集T按離散屬性x劃分為T1，T2，…，Tn的n個子集，檢驗離散屬性x的輸出可通過相應(yīng)子集的熵的加權(quán)和求取:

其中，T為按照離散屬性x進行分區(qū)的集合。離散屬性x的信息增益率為:

GainRatio(x)＝Gain(x)/Split_Info(x)

Gain(x)＝Info(T)－Info_x(T)表示分區(qū)前后的集合的熵的差(或增益)。

3)挑選具有最高信息增益率的屬性(比如：氣溫)作為決策樹的根節(jié)點。

4)在剩下的候選屬性(溫度、濕度、風(fēng)速)中選擇具有最高增益率的屬性作為當前分叉節(jié)點，遞歸直到形成決策樹模型。

5)從構(gòu)造的氣象預(yù)警決策樹中提取分類規(guī)則，對新的數(shù)據(jù)集分類。

預(yù)警規(guī)則描述：

決策樹中，非葉子節(jié)點均為數(shù)據(jù)集的屬性名，其分支為該屬性所有種類的屬性值，葉子節(jié)點則為決策類別，因此，可知決策樹中有多少個葉子節(jié)點，就有多少條規(guī)則，其一般表示形式如下：

IF屬性1＝“屬性值1”AND屬性2＝“屬性值2”AND...AND屬性N＝“屬性值N”

THEN決策類別，

其中“屬性1”即為決策樹的根節(jié)點，“屬性值1”為屬性1中的一類屬性值，“屬性2”為第二層子樹的根節(jié)點，同理，“屬性N”是第N層的子樹根節(jié)點，“決策類別”是葉子節(jié)點，對應(yīng)于數(shù)據(jù)集中類別一列，是最終的決策結(jié)果。

決策樹的生成方法為：

1，創(chuàng)建空節(jié)點

2，判斷當前樣本集是否屬于同一類別，是，返回葉子節(jié)點，結(jié)束。

3，計算增益率，根據(jù)增益率挑選葉子節(jié)點

4，使用其他屬性劃分樣本子集，遞歸調(diào)用第1步。

本發(fā)明有益效果

1)互聯(lián)網(wǎng)氣象預(yù)警發(fā)布系統(tǒng)是集實況監(jiān)測、天氣分析、氣象預(yù)警信息制作、發(fā)布及查詢于一體的氣象業(yè)務(wù)應(yīng)用平臺。其主要功能為制作并發(fā)布氣象預(yù)警信息，并以LED顯示屏、文本、手機短信、網(wǎng)頁等形式發(fā)布。

2)本發(fā)明利用決策樹算法作為氣象預(yù)警算法。由于決策樹算法具有簡單、可伸縮性強等優(yōu)點，所以決策樹算法應(yīng)用最為廣泛，它可以運用于各種數(shù)據(jù)集，這種算法是將從一組無序、無規(guī)則、混亂的數(shù)據(jù)集中使用遞歸方式，自頂向下的歸納成一組以樹形結(jié)構(gòu)表示的分類規(guī)則，從而可以輕松將具有相同列的數(shù)據(jù)集高效的劃分出類別。正因為決策樹分類技術(shù)具有強大的預(yù)測功能，所以系統(tǒng)選擇決策樹算法作為氣象預(yù)警算法的研究課題。

3)本發(fā)明用信息增益率代替信息增益來選擇屬性，在樹建造過程中進行剪枝，能夠完成對連續(xù)屬性的離散化處理，能夠?qū)θ笔?shù)據(jù)進行處理。

說明書附圖：

圖1為決策樹生成流程圖；

圖2為決策樹實例圖。

具體實施方式

為了支持十萬數(shù)量級的終端的鏈接，互聯(lián)網(wǎng)氣象預(yù)警系統(tǒng)需要使用reactor模型。mainReactor負責(zé)監(jiān)聽serversocket，接受新連接，并將建立的socket分派給subReactor。subReactor負責(zé)多路分離已連接的socket，讀寫網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)，對業(yè)務(wù)處理功能，其扔給worker線程池完成。終端與信息中心建立TCP連接，這樣，終端可以通過heart-beat機制與信息中心保持連接，同時可以將終端上的傳感器采集到實時溫度、濕度、風(fēng)向風(fēng)速等信息發(fā)送到信息分析中心，信息中心通過數(shù)據(jù)分析之后將分析結(jié)果發(fā)送到終端，終端進行展示或播報，步驟為：

1.定制終端LED的顯示。LED可以顯示多媒體信息如視頻，滾動圖片，滾動文字，Word，Excel，PPT等。管理中心可以批量定制終端LED的顯示內(nèi)容，實現(xiàn)遠程管理。支持緊急插播突發(fā)性通知及相關(guān)節(jié)目。

2.定制終端大喇叭的播報內(nèi)容?？梢栽O(shè)置播放速度，播報內(nèi)容，播報的音質(zhì)音色等。

3.對終端收集到的信息，采用大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)，建立合理的模型，分析收集到的數(shù)據(jù)，對局部地區(qū)的氣象信息進行預(yù)測。具體的模型和算法請參考“氣象預(yù)警算法”一節(jié)。

4.實時獲取國家權(quán)威部分發(fā)布的氣象信息，對信息進行處理，然后根據(jù)設(shè)置實時進行發(fā)送到終端進行播報。

5.對終端進行監(jiān)控，實時獲取終端設(shè)備的運行狀態(tài)。實時監(jiān)測終端設(shè)備的硬件運行故障，確保故障及時排除。實時顯示終端的網(wǎng)絡(luò)連接狀態(tài)、IP信息、播放端的狀態(tài)、當前播放的節(jié)目，當前插播的消息，播放端更新信息等。

6.提供多種權(quán)限控制，對不同級別的管理人員配置不同的權(quán)限。一級管理員具有最高權(quán)限，可對全系統(tǒng)所有終端進行控制。二級、三級管理員權(quán)限：由一級管理員授權(quán)，對部分終端進行控制。采用分布式管理，支持遠程或本地控制，在權(quán)限范圍內(nèi)對顯示內(nèi)容進行編輯、修改和發(fā)布。

7.模板定制：提供應(yīng)用于不同場景的多種模板，模板支持各種多媒體資源的配置。

8.日程管理：對終端的日程進行管理，使終端可以定時播放特定內(nèi)容。

9.信息發(fā)布控制中心部署在云平臺上，可以隨時擴展、擴容，以應(yīng)對終端的增加。

支持傳輸終端的GIS定位。

LED子系統(tǒng)的功能步驟為：

1.LED屏幕可以根據(jù)管理中心的配置分塊顯示。LED屏幕可以根據(jù)管理中心的配置將屏幕進行劃分，不同的屏幕區(qū)域顯示不同的內(nèi)容，增強屏幕的利用率。

2.LED子系統(tǒng)支持多種動態(tài)信息組件，如提供視頻，天氣信息、時間，動態(tài)圖片播放等幾十個動態(tài)信息組件。

3.帶語音播報功能的控制系統(tǒng)，顯示的內(nèi)容同步語音播報，使得LED顯示屏不僅“好看”，而且“動聽”。

4.系統(tǒng)設(shè)計了矩形擴大縮小、圓形擴大縮小、橫豎百葉窗、淡入淡出等動態(tài)切換效果，使動態(tài)畫面更亮麗。

5.支持局部氣象信息的收集，將收集到的信息發(fā)送到控制中心，控制中心可以根據(jù)這些信息進行數(shù)據(jù)分析。終端將收集到的局部的溫度、濕度、風(fēng)向、風(fēng)速等數(shù)據(jù)通過TCP連接發(fā)送到分析中心，數(shù)據(jù)分析中心通過數(shù)據(jù)分析之后將氣象預(yù)警結(jié)果發(fā)送到終端，終端進行展示或播報。具體的氣象預(yù)警的算法請參考“氣象預(yù)警算法”一節(jié)。

6.支持GPRS/GSM/CDMA/WIFI多種網(wǎng)絡(luò)環(huán)境，以應(yīng)對不同地區(qū)不同的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境。可以接收短信，支持短信的實時播報。可以自動接聽電話，支持電話的單向播報。

7.支持遠程系統(tǒng)開機、關(guān)機、重啟等。

專用終端大喇叭子系統(tǒng)的功能步驟為：

1.大喇叭子系統(tǒng)可以接收管理中心下發(fā)的信息，支持實時語音播報，可以接收管理中心的配置信息，如配置播報的音量、音質(zhì)、音色等。

2.支持GPRS/GSM/CDMA/WIFI多種網(wǎng)絡(luò)環(huán)境，以應(yīng)對不同地區(qū)不同的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境?？梢越邮斩绦?，支持短信的實時播報?？梢宰詣咏勇犽娫?，支持電話的單向播報。

3.支持文字信息的語音播報。將預(yù)警文本信息裝換為語音，通過預(yù)警大喇叭系統(tǒng)進行語音播報。

4.與LED子系統(tǒng)類似，大喇叭子系統(tǒng)也同樣支持局部氣象信息的采集，將收集到的信息發(fā)送到控制中心，控制中心可以根據(jù)這些信息進行數(shù)據(jù)分析。

5.支持遠程系統(tǒng)開機、關(guān)機、重啟等。

基于互聯(lián)網(wǎng)的氣象預(yù)警方法選擇決策樹算法作為氣象預(yù)警算法，所述決策樹算法用信息增益率代替信息增益來選擇屬性，決策樹建造過程中進行剪枝，能夠完成對連續(xù)屬性的離散化處理，能夠?qū)θ笔?shù)據(jù)進行處理，具體方法為：

第一步，形成決策樹的生成算法

第二步，將一個地區(qū)的氣象歷史記錄作為氣象數(shù)據(jù)訓(xùn)練集，預(yù)警類別評估步驟如下:

1)對氣象數(shù)據(jù)訓(xùn)練集T各項屬性數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，形成氣象預(yù)警決策樹的訓(xùn)練集。

2)計算各個屬性的信息增益和信息增益率。通過信息增益率來選擇需要檢驗的屬性，集合S的熵為:

其中:freq(C_i,S)代表S中屬于類C_i的樣本數(shù)，k個可能的類中的一個，如，S中高溫警報的樣本數(shù)，|S|表示集合S中的樣本數(shù)。那么對訓(xùn)練集T按離散屬性x劃分為T1，T2，…，Tn的n個子集，檢驗離散屬性x的輸出可通過相應(yīng)子集的熵的加權(quán)和求取:

其中，T為按照離散屬性x進行分區(qū)的集合。離散屬性x的信息增益率為:

GainRatio(x)＝Gain(x)/Split_Info(x)

Gain(x)＝Info(T)－Info_x(T)表示分區(qū)前后的集合的熵的差(或增益)。

3)挑選具有最高信息增益率的屬性(比如：氣溫)作為決策樹的根節(jié)點。

4)在剩下的候選屬性(溫度、濕度、風(fēng)速)中選擇具有最高增益率的屬性作為當前分叉節(jié)點，遞歸直到形成決策樹模型。

5)從構(gòu)造的氣象預(yù)警決策樹中提取分類規(guī)則，對新的數(shù)據(jù)集分類。

預(yù)警規(guī)則描述

如圖-決策樹實例所示，決策樹中，非葉子節(jié)點均為數(shù)據(jù)集的屬性名，其分支為該屬性所有種類的屬性值，葉子節(jié)點則為決策類別，因此，可知決策樹中有多少個葉子節(jié)點，就有多少條規(guī)則，其一般表示形式如下：IF屬性1＝“屬性值1”AND屬性2＝“屬性值2”AND...AND屬性N＝“屬性值N”

THEN決策類別

其中“屬性1”即為決策樹的根節(jié)點，“屬性值1”為屬性1中的一類屬性值，“屬性2”為第二層子樹的根節(jié)點，同理，“屬性N”是第N層的子樹根節(jié)點，“決策類別”是葉子節(jié)點，對應(yīng)于數(shù)據(jù)集中類別一列，是最終的決策結(jié)果。

所述屬性包括氣溫、溫度、濕度、風(fēng)速或天氣狀況，天氣狀況包括高溫、大雨、中雨、雷陣雨、陰天或晴天等。