本發(fā)明涉及氣象信息處理和預(yù)測，具體為利用人工智能的氣象信息預(yù)測處理平臺(tái)。

背景技術(shù)：

1、當(dāng)前的氣象信息預(yù)測處理平臺(tái)主要依賴于傳統(tǒng)的氣象觀測數(shù)據(jù)和物理模型進(jìn)行天氣預(yù)報(bào)。這些平臺(tái)通常從地面氣象站、衛(wèi)星遙感和氣象雷達(dá)等單一或少量數(shù)據(jù)源收集數(shù)據(jù)，然后通過數(shù)值天氣預(yù)報(bào)模型進(jìn)行預(yù)測。盡管這些方法在一定程度上能夠提供天氣預(yù)報(bào)，但仍存在諸多限制和缺陷，導(dǎo)致預(yù)報(bào)的準(zhǔn)確性和時(shí)效性不足。

2、傳統(tǒng)氣象數(shù)據(jù)的覆蓋范圍和精度有限，尤其是在復(fù)雜地形或遙遠(yuǎn)海域等地區(qū)，氣象站的布設(shè)密度不足，難以提供詳細(xì)和精確的氣象數(shù)據(jù)。此外，氣象雷達(dá)和衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)雖然能夠提供大范圍的觀測信息，但由于數(shù)據(jù)處理和傳輸?shù)臏?，?shí)時(shí)性較差。數(shù)值天氣預(yù)報(bào)模型的復(fù)雜度和計(jì)算需求很高，通常需要大量的計(jì)算資源和時(shí)間，導(dǎo)致實(shí)時(shí)預(yù)測的更新頻率受到限制。隨著氣候變化和極端天氣事件的頻發(fā)，傳統(tǒng)方法難以滿足快速響應(yīng)和精準(zhǔn)預(yù)報(bào)的需求。

3、現(xiàn)有技術(shù)還缺乏對多源數(shù)據(jù)的綜合利用能力。近年來，隨著物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展，氣象數(shù)據(jù)的獲取途徑愈加多樣化。例如，分布廣泛的物聯(lián)網(wǎng)傳感器能夠?qū)崟r(shí)采集局部氣象數(shù)據(jù)，社交媒體平臺(tái)上用戶發(fā)布的天氣相關(guān)信息也可以作為有價(jià)值的數(shù)據(jù)源。然而，現(xiàn)有的氣象預(yù)測平臺(tái)很少能夠有效整合和利用這些多源數(shù)據(jù)，從而無法充分發(fā)揮這些數(shù)據(jù)在提升預(yù)報(bào)精度和時(shí)效性方面的潛力。

4、此外，傳統(tǒng)的氣象預(yù)測模型更新周期較長，模型訓(xùn)練和更新過程依賴于專家經(jīng)驗(yàn)和手動(dòng)調(diào)整，難以快速適應(yīng)氣象環(huán)境的變化。缺乏持續(xù)學(xué)習(xí)和自適應(yīng)優(yōu)化能力，導(dǎo)致模型性能在面對新數(shù)據(jù)和新氣象現(xiàn)象時(shí)可能下降。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、針對現(xiàn)有技術(shù)的不足，本發(fā)明提供了利用人工智能的氣象信息預(yù)測處理平臺(tái)，解決了傳統(tǒng)氣象數(shù)據(jù)的覆蓋范圍和精度有限，尤其是在復(fù)雜地形或遙遠(yuǎn)海域等地區(qū)，氣象站的布設(shè)密度不足，難以提供詳細(xì)和精確的氣象數(shù)據(jù)的問題。

2、為實(shí)現(xiàn)以上目的，本發(fā)明通過以下技術(shù)方案予以實(shí)現(xiàn)：利用人工智能的氣象信息預(yù)測處理平臺(tái)，包括：

3、數(shù)據(jù)收集模塊，用于從多個(gè)數(shù)據(jù)源收集氣象數(shù)據(jù)；

4、數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊，用于清洗、格式化和整合收集到的氣象數(shù)據(jù)；

5、特征工程模塊，用于從預(yù)處理后的數(shù)據(jù)中提取和構(gòu)造特征；

6、模型訓(xùn)練模塊，用于利用機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行訓(xùn)練；

7、模型驗(yàn)證與評估模塊，用于驗(yàn)證和評估訓(xùn)練模型的性能；

8、實(shí)時(shí)預(yù)測模塊，用于利用訓(xùn)練好的模型進(jìn)行實(shí)時(shí)天氣預(yù)測；

9、結(jié)果展示與預(yù)警模塊，用于展示預(yù)測結(jié)果和發(fā)出預(yù)警信息；

10、持續(xù)學(xué)習(xí)和模型更新模塊，用于定期更新模型和調(diào)整模型參數(shù)，以保持預(yù)測的精度。

11、優(yōu)選的，所述數(shù)據(jù)收集模塊包括：

12、氣象站數(shù)據(jù)收集單元，用于收集來自地面氣象站的溫度、濕度、風(fēng)速、降水量數(shù)據(jù)；

13、衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)收集單元，用于收集來自衛(wèi)星的遙感圖像和氣象數(shù)據(jù)，如云圖、地表溫度；

14、物聯(lián)網(wǎng)傳感器數(shù)據(jù)收集單元，用于收集分布在各地的物聯(lián)網(wǎng)傳感器數(shù)據(jù)；

15、社交媒體數(shù)據(jù)收集單元，用于收集來自社交媒體的與氣象相關(guān)的用戶發(fā)布的信息和圖片。

16、優(yōu)選的，所述數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊包括：

17、數(shù)據(jù)清洗單元，用于處理缺失值、異常值，并去除噪聲數(shù)據(jù)；

18、數(shù)據(jù)格式化單元，用于將不同來源的數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)一格式化；

19、數(shù)據(jù)整合單元，用于將不同數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)進(jìn)行整合和對齊。

20、優(yōu)選的，所述特征工程模塊包括：

21、特征提取單元：用于從預(yù)處理后的數(shù)據(jù)中提取溫度變化率、累計(jì)降水量的特征；

22、特征構(gòu)造單元：用于構(gòu)造新的特征，提升模型的預(yù)測能力。

23、優(yōu)選的，所述模型訓(xùn)練模塊包括：

24、模型選擇單元，用于選擇適合的機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)模型；

25、模型優(yōu)化單元：用于進(jìn)行模型超參數(shù)優(yōu)化，以提升模型性能；

26、模型訓(xùn)練單元：用于利用多源數(shù)據(jù)對選擇的模型進(jìn)行訓(xùn)練。

27、優(yōu)選的，所述模型驗(yàn)證與評估模塊包括：

28、交叉驗(yàn)證單元，用于進(jìn)行交叉驗(yàn)證，評估模型的泛化能力；

29、性能評估單元：用于計(jì)算和評估模型的準(zhǔn)確性、精度、召回率的性能指標(biāo)。

30、優(yōu)選的，所述實(shí)時(shí)預(yù)測模塊包括：

31、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)輸入單元，用于將實(shí)時(shí)收集的氣象數(shù)據(jù)輸入訓(xùn)練好的模型進(jìn)行預(yù)測；

32、實(shí)時(shí)預(yù)測計(jì)算單元：用于執(zhí)行實(shí)時(shí)預(yù)測計(jì)算，生成預(yù)測結(jié)果。

33、優(yōu)選的，所述結(jié)果展示與預(yù)警模塊包括：

34、數(shù)據(jù)可視化單元，用于通過圖表、地圖的形式展示預(yù)測結(jié)果；

35、預(yù)警生成單元：用于根據(jù)預(yù)測結(jié)果生成極端天氣預(yù)警信息；

36、用戶界面單元：用于提供用戶友好的界面，展示預(yù)測結(jié)果和預(yù)警信息。

37、優(yōu)選的，所述持續(xù)學(xué)習(xí)和模型更新模塊包括：

38、數(shù)據(jù)更新單元，用于收集和整合最新的氣象數(shù)據(jù)，確保模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)的及時(shí)性和全面性；

39、模型再訓(xùn)練單元，利用最新數(shù)據(jù)對現(xiàn)有模型進(jìn)行再訓(xùn)練，以更新模型參數(shù)和結(jié)構(gòu)；

40、模型性能監(jiān)控單元，用于持續(xù)監(jiān)控模型在實(shí)際應(yīng)用中的預(yù)測性能，記錄模型的準(zhǔn)確性、精度、召回率指標(biāo)；

41、用戶反饋采集單元，用于收集用戶對預(yù)測結(jié)果的反饋意見，分析用戶需求和模型表現(xiàn)差異，作為模型更新的參考；

42、模型版本管理單元，用于管理不同版本的模型，保存和記錄每次更新的模型版本信息，以便進(jìn)行模型的回溯和對比分析。

43、優(yōu)選的，利用人工智能的氣象信息預(yù)測處理方法，包括以下步驟：

44、步驟一、通過數(shù)據(jù)收集模塊從多個(gè)數(shù)據(jù)源收集氣象數(shù)據(jù)，由數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊對收集到的氣象數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理；

45、步驟二、特征工程模塊從預(yù)處理后的數(shù)據(jù)中提取和構(gòu)造特征；

46、步驟三、通過模型訓(xùn)練模塊利用機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)模型對提取和構(gòu)造的特征進(jìn)行訓(xùn)練；

47、步驟四、通過模型驗(yàn)證與評估模塊驗(yàn)證和評估訓(xùn)練模型的性能；

48、步驟五、通過實(shí)時(shí)預(yù)測模塊將實(shí)時(shí)收集的氣象數(shù)據(jù)輸入訓(xùn)練好的模型進(jìn)行實(shí)時(shí)天氣預(yù)測，并通過結(jié)果展示與預(yù)警模塊通過數(shù)據(jù)可視化單元展示預(yù)測結(jié)果，并通過預(yù)警生成單元生成極端天氣預(yù)警信息，提供用戶界面單元展示給用戶；

49、步驟六、最后使用持續(xù)學(xué)習(xí)和模型更新模塊定期更新模型和調(diào)整模型參數(shù)，以保持預(yù)測的精度。

50、本發(fā)明提供了利用人工智能的氣象信息預(yù)測處理平臺(tái)。具備以下

51、有益效果：

52、1、本發(fā)明通過多源數(shù)據(jù)的收集和融合，包括氣象站數(shù)據(jù)、衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)傳感器數(shù)據(jù)和社交媒體數(shù)據(jù)，本發(fā)明能夠提供更全面和細(xì)致的氣象信息。結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)模型，經(jīng)過精細(xì)的數(shù)據(jù)預(yù)處理和特征工程，提高了模型的預(yù)測準(zhǔn)確性。此外，實(shí)時(shí)預(yù)測模塊能夠處理最新的氣象數(shù)據(jù)，提供及時(shí)的天氣預(yù)測和預(yù)警信息，使用戶能夠更早地做出應(yīng)對措施。

53、2、本發(fā)明通過結(jié)果展示與預(yù)警模塊，利用數(shù)據(jù)可視化和自動(dòng)預(yù)警生成單元，可以及時(shí)發(fā)現(xiàn)和預(yù)測極端天氣事件。生成的預(yù)警信息可以通過用戶界面單元及時(shí)通知相關(guān)部門和公眾，幫助他們采取必要的防護(hù)措施，減少災(zāi)害帶來的損失。同時(shí)，用戶反饋采集單元的應(yīng)用也提高了預(yù)警系統(tǒng)的有效性和可靠性。

54、3、本發(fā)明通過持續(xù)學(xué)習(xí)和模型更新模塊通過數(shù)據(jù)更新單元、模型再訓(xùn)練單元、模型性能監(jiān)控單元等，實(shí)現(xiàn)了對模型的定期更新和優(yōu)化。通過收集和整合最新數(shù)據(jù)，持續(xù)監(jiān)控和評估模型性能，結(jié)合用戶反饋，不斷調(diào)整和優(yōu)化模型參數(shù)和結(jié)構(gòu)，確保模型長期保持高效和穩(wěn)定的預(yù)測能力。模型版本管理單元的引入也確保了模型的可追溯性和可比較性，為模型迭代和性能提升提供了有力支持。