本發(fā)明涉及大氣重力波探測領(lǐng)域，尤其涉及一種南海區(qū)域大氣重力波高精度探測與識別系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、南海區(qū)域大氣重力波高精度探測與識別系統(tǒng)是一個(gè)集成了多種探測手段和數(shù)據(jù)處理技術(shù)的綜合系統(tǒng)，旨在實(shí)現(xiàn)對南海區(qū)域大氣中重力波的高精度探測、識別和分析；該系統(tǒng)可能包括地面觀測站、高空探測設(shè)備(如激光雷達(dá)、氣象氣球等)、衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)接收與處理平臺(tái)等多個(gè)組成部分，集成了多種先進(jìn)的探測手段和數(shù)據(jù)處理技術(shù)，為南海區(qū)域的大氣科學(xué)研究、天氣預(yù)報(bào)、氣候預(yù)測以及海洋氣象服務(wù)提供了有力支持，而現(xiàn)有技術(shù)下的大氣重力波探測與識別系統(tǒng)往往難以準(zhǔn)確識別出大氣重力波的微弱信號，容易受到噪聲和其他干擾因素的影響，且在進(jìn)行大規(guī)模數(shù)據(jù)處理時(shí)，往往存在處理效率低、耗時(shí)長的問題。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、為了克服在現(xiàn)有技術(shù)下的大氣重力波探測與識別系統(tǒng)往往難以準(zhǔn)確識別出大氣重力波的微弱信號，容易受到噪聲和其他干擾因素的影響，且在進(jìn)行大規(guī)模數(shù)據(jù)處理時(shí)，往往存在處理效率低、耗時(shí)長的問題。

2、本發(fā)明的技術(shù)方案為：一種南海區(qū)域大氣重力波高精度探測與識別系統(tǒng)，包括有：

3、數(shù)據(jù)采集模塊，用于負(fù)責(zé)接收來自各類探測設(shè)備的原始數(shù)據(jù)，并對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)壓縮和時(shí)間同步處理；

4、識別分析模塊，用于應(yīng)用深度學(xué)習(xí)模型和機(jī)器學(xué)習(xí)算法對預(yù)處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取、大氣重力波識別、分類及參數(shù)估算；

5、實(shí)時(shí)反饋模塊，用于實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)處理與結(jié)果即時(shí)反饋，包括大氣重力波實(shí)時(shí)監(jiān)測、預(yù)警信息生成與發(fā)布；

6、可視化展示模塊，用于將分析結(jié)果以直觀的圖表、圖像形式展示，支持多視角、多層次的數(shù)據(jù)探索，并提供交互式界面供研究人員和決策者使用。

7、優(yōu)選的，通過數(shù)據(jù)采集模塊負(fù)責(zé)接收來自各類探測設(shè)備的原始數(shù)據(jù)，并對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)壓縮和時(shí)間同步處理；通過識別分析模塊應(yīng)用深度學(xué)習(xí)模型和機(jī)器學(xué)習(xí)算法對預(yù)處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取、大氣重力波識別、分類及參數(shù)估算；通過實(shí)時(shí)反饋模塊實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)處理與結(jié)果即時(shí)反饋，包括大氣重力波實(shí)時(shí)監(jiān)測、預(yù)警信息生成與發(fā)布；通過可視化展示模塊將分析結(jié)果以直觀的圖表、圖像形式展示，支持多視角、多層次的數(shù)據(jù)探索，并提供交互式界面供研究人員和決策者使用。

8、作為優(yōu)選，數(shù)據(jù)采集模塊包括有探測設(shè)備組和預(yù)處理單元；探測設(shè)備組包括激光雷達(dá)、衛(wèi)星遙感設(shè)備和環(huán)境傳感器，激光雷達(dá)、衛(wèi)星遙感設(shè)備和環(huán)境傳感器用于采集各類環(huán)境數(shù)據(jù)，包括有大氣溫度、濕度、風(fēng)速、風(fēng)向氣象信息的原始數(shù)據(jù)；預(yù)處理單元采用數(shù)據(jù)清洗去除原始數(shù)據(jù)的噪聲和異常值，采用數(shù)據(jù)壓縮技術(shù)減少數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和傳輸?shù)呢?fù)擔(dān)，采用時(shí)間同步技術(shù)確保多源數(shù)據(jù)時(shí)間一致性，預(yù)處理單元集成自適應(yīng)濾波算法，根據(jù)數(shù)據(jù)特性動(dòng)態(tài)調(diào)整濾波參數(shù)，優(yōu)化預(yù)處理效果。

9、作為優(yōu)選，數(shù)據(jù)采集模塊在工作時(shí)，包括以下步驟：

10、s101：數(shù)據(jù)采集模塊接收來自激光雷達(dá)、衛(wèi)星遙感設(shè)備和環(huán)境傳感器的原始數(shù)據(jù)流；

11、s102：對接收到的數(shù)據(jù)進(jìn)行初步校驗(yàn)，檢查數(shù)據(jù)的完整性、格式正確性和時(shí)間戳的有效性；

12、s103：設(shè)置濾波器的初始參數(shù)，包括濾波器階數(shù)、截止頻率；確定參數(shù)調(diào)整策略，包括梯度下降法、最小二乘法；

13、s104：將待處理的原始數(shù)據(jù)輸入到濾波器中；

14、s105：應(yīng)用濾波器對數(shù)據(jù)進(jìn)行去噪處理，使用參數(shù)調(diào)整策略計(jì)算新的濾波器參數(shù)，并更新濾波器狀態(tài)，濾波器的參數(shù)會(huì)根據(jù)輸入數(shù)據(jù)的特性動(dòng)態(tài)調(diào)整；

15、s106：輸出濾波后的數(shù)據(jù)，即去除了噪聲和異常值的數(shù)據(jù)；

16、s107：選擇lz4壓縮算法對清洗后的數(shù)據(jù)進(jìn)行壓縮處理，以減少存儲(chǔ)空間和傳輸帶寬的需求；

17、s108：使用時(shí)間戳校準(zhǔn)技術(shù)，將不同設(shè)備的數(shù)據(jù)對齊到同一時(shí)間基準(zhǔn)，對來自不同探測設(shè)備的數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)間同步處理；

18、s109：使用分布式數(shù)據(jù)庫對數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲(chǔ)。

19、作為優(yōu)選，識別分析模塊采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和聚類分析算法對預(yù)處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行自動(dòng)特征提取、大氣重力波識別、分類及參數(shù)估算，通過遷移學(xué)習(xí)技術(shù)，利用含有已知的大氣重力波事件的預(yù)訓(xùn)練模型加速大氣重力波識別模型的收斂速度。

20、作為優(yōu)選，識別分析模塊在工作時(shí)，包括以下步驟：

21、s201：從數(shù)據(jù)采集模塊接收經(jīng)過清洗、壓縮和時(shí)間同步的多元?dú)庀髷?shù)據(jù)；

22、s202：將氣象數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為適合cnn模型處理的格式；

23、s203：根據(jù)任務(wù)需求構(gòu)建cnn架構(gòu)，包括輸入層、多個(gè)卷積層、全連接層及輸出層；

24、s204：通過多個(gè)卷積核在輸入數(shù)據(jù)上進(jìn)行滑動(dòng)窗口操作，提取局部特征；每個(gè)卷積層后跟隨一個(gè)非線性激活函數(shù)relu和池化層；

25、s205：經(jīng)過多個(gè)卷積和池化層后，生成包含高級抽象特征的特征圖；

26、s206：從原始數(shù)據(jù)或cnn提取的特征圖中選擇并進(jìn)一步提取特征，構(gòu)建用于聚類的特征集；

27、s207：對選定的特征進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化或歸一化處理；

28、s208：使用已知的大氣重力波事件，對cnn模型進(jìn)行有監(jiān)督訓(xùn)練，通過反向傳播算法調(diào)整模型參數(shù)，最小化預(yù)測誤差；

29、s209：在無監(jiān)督或弱監(jiān)督情況下，應(yīng)用聚類算法k-means對特征集進(jìn)行聚類分析，識別不同的大氣重力波模式或類別；

30、s210：通過交叉驗(yàn)證和超參數(shù)調(diào)優(yōu)優(yōu)化cnn模型和聚類算法的性能；

31、s211：利用訓(xùn)練好的cnn模型對輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行自動(dòng)特征提取和分類，識別出大氣重力波事件；

32、s212：對于識別出的大氣重力波事件，結(jié)合聚類分析的結(jié)果，估算其波速、波長、振幅參數(shù)；

33、s213：輸出識別分析結(jié)果。

34、作為優(yōu)選，實(shí)時(shí)反饋模塊采用流處理技術(shù)apache?kafka確保數(shù)據(jù)處理的實(shí)時(shí)性，采用并行計(jì)算框架提升處理速度，構(gòu)建分布式處理架構(gòu)；通過智能預(yù)警算法，結(jié)合歷史數(shù)據(jù)與當(dāng)前趨勢預(yù)測大氣重力波的影響范圍與強(qiáng)度，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)處理與結(jié)果即時(shí)反饋，包括大氣重力波實(shí)時(shí)監(jiān)測、預(yù)警信息生成與發(fā)布。

35、作為優(yōu)選，實(shí)時(shí)反饋模塊在工作時(shí)，包括以下步驟：

36、s301：使用kafka作為消息隊(duì)列，數(shù)據(jù)通過apache?kafka流處理平臺(tái)接收來自各類探測設(shè)備的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流；

37、s302：加載預(yù)訓(xùn)練的深度學(xué)習(xí)模型，利用gpu加速對輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行前向傳播，得到大氣重力波的識別結(jié)果和參數(shù)估算值；采用并行處理算法利用多gpu或多cpu資源并行處理數(shù)據(jù)；

38、s303：將輸出的關(guān)于大氣重力波的數(shù)據(jù)與歷史數(shù)據(jù)庫中的相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行整合；

39、s304：編寫python腳本或使用數(shù)據(jù)預(yù)處理庫來提取和構(gòu)建特征；其中使用pandas的groupby和transform方法來計(jì)算季節(jié)性變化特征，使用numpy的數(shù)組操作來計(jì)算歷史數(shù)據(jù)中的相似事件、季節(jié)性變化、地理位置特征；

40、s305：從整合后的數(shù)據(jù)中提取對預(yù)測大氣重力波未來趨勢有用的歷史數(shù)據(jù)中的相似事件特征、季節(jié)性變化特征、地理位置特征；

41、s306：選擇gbdt實(shí)現(xiàn)庫gradientboostingregressor，設(shè)置其初始參數(shù)，使用訓(xùn)練集數(shù)據(jù)調(diào)用模型的fit方法進(jìn)行訓(xùn)練；

42、s307：使用測試集數(shù)據(jù)調(diào)用模型的predict方法進(jìn)行預(yù)測，并計(jì)算預(yù)測誤差；根據(jù)評估結(jié)果調(diào)整模型參數(shù)，增加樹的數(shù)量、調(diào)整學(xué)習(xí)率；

43、s308：利用gbdt模型分析特征對預(yù)測結(jié)果的影響性大??；

44、s309：基于振幅、頻率、傳播速度參數(shù)的預(yù)測值設(shè)定大氣重力波的預(yù)警閾值，當(dāng)預(yù)測結(jié)果超過這些閾值時(shí)，系統(tǒng)將觸發(fā)預(yù)警機(jī)制；

45、s310：當(dāng)gbdt模型的預(yù)測結(jié)果觸發(fā)預(yù)警條件時(shí)，系統(tǒng)根據(jù)預(yù)設(shè)的格式和模板將gbdt模型的預(yù)測結(jié)果和預(yù)警閾值作為輸入生成預(yù)警信息；

46、s311：采用通信接口將預(yù)警信息發(fā)送到目標(biāo)用戶。

47、作為優(yōu)選，可視化展示模塊包括有可視化單元和交互單元；可視化單元用于將分析結(jié)果以直觀的圖表、圖像形式展示，支持多視角、多層次的數(shù)據(jù)探索；交互單元提供交互式界面供研究人員和決策者使用；采用增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)和虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)，為研究人員提供數(shù)據(jù)分析體驗(yàn)；通過智能問答通過自然語言處理技術(shù)響應(yīng)用戶查詢，進(jìn)行信息檢索與知識傳遞。

48、本發(fā)明的有益效果：

49、相較于現(xiàn)有技術(shù)下的大氣重力波探測與識別系統(tǒng)往往難以準(zhǔn)確識別出大氣重力波的微弱信號，容易受到噪聲和其他干擾因素的影響，且在進(jìn)行大規(guī)模數(shù)據(jù)處理時(shí)，往往存在處理效率低、耗時(shí)長的問題；該系統(tǒng)利用深度學(xué)習(xí)、機(jī)器學(xué)習(xí)等人工智能技術(shù)，能夠更準(zhǔn)確地從復(fù)雜數(shù)據(jù)中識別出大氣重力波的特征，減少誤判和漏判，通過實(shí)時(shí)在線數(shù)據(jù)處理，能夠在數(shù)據(jù)產(chǎn)生后立即進(jìn)行處理和分析，為預(yù)報(bào)預(yù)警提供及時(shí)支持。