CN117368862A - 一种高效气象雷达数据质量评估系统 - Google Patents
一种高效气象雷达数据质量评估系统 Download PDFInfo
- Publication number
- CN117368862A CN117368862A CN202311172726.9A CN202311172726A CN117368862A CN 117368862 A CN117368862 A CN 117368862A CN 202311172726 A CN202311172726 A CN 202311172726A CN 117368862 A CN117368862 A CN 117368862A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- data
- module
- meteorological
- weather
- quality
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000013441 quality evaluation Methods 0.000 title claims abstract description 32
- 238000012098 association analyses Methods 0.000 claims abstract description 28
- 238000000605 extraction Methods 0.000 claims abstract description 24
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 claims abstract description 15
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 claims abstract description 15
- 238000007781 pre-processing Methods 0.000 claims abstract description 15
- 238000000034 method Methods 0.000 claims abstract description 11
- 238000013135 deep learning Methods 0.000 claims abstract description 10
- 238000010801 machine learning Methods 0.000 claims abstract description 9
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims abstract description 9
- 230000003044 adaptive effect Effects 0.000 claims abstract description 4
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims description 25
- 238000011176 pooling Methods 0.000 claims description 18
- 238000013527 convolutional neural network Methods 0.000 claims description 15
- 238000001303 quality assessment method Methods 0.000 claims description 15
- 230000006870 function Effects 0.000 claims description 12
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 claims description 12
- 230000001364 causal effect Effects 0.000 claims description 11
- 238000010586 diagram Methods 0.000 claims description 8
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 claims description 7
- 230000003213 activating effect Effects 0.000 claims description 6
- 230000004913 activation Effects 0.000 claims description 6
- 238000001914 filtration Methods 0.000 claims description 6
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 claims description 6
- 238000005065 mining Methods 0.000 claims description 6
- 230000009467 reduction Effects 0.000 claims description 6
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 4
- 238000012937 correction Methods 0.000 claims description 4
- 238000012300 Sequence Analysis Methods 0.000 claims description 3
- 238000007621 cluster analysis Methods 0.000 claims description 3
- 238000010276 construction Methods 0.000 claims description 3
- 230000000694 effects Effects 0.000 claims description 3
- 230000004927 fusion Effects 0.000 claims description 3
- 230000010354 integration Effects 0.000 claims description 3
- 238000007477 logistic regression Methods 0.000 claims description 3
- 238000013139 quantization Methods 0.000 claims description 3
- 238000000611 regression analysis Methods 0.000 claims description 3
- 238000012360 testing method Methods 0.000 claims description 3
- 239000008186 active pharmaceutical agent Substances 0.000 claims 1
- 238000011157 data evaluation Methods 0.000 abstract description 2
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 3
- 238000003062 neural network model Methods 0.000 description 3
- 238000007418 data mining Methods 0.000 description 2
- 230000003993 interaction Effects 0.000 description 2
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 238000012351 Integrated analysis Methods 0.000 description 1
- 230000005856 abnormality Effects 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 238000010219 correlation analysis Methods 0.000 description 1
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 1
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 1
- 238000010921 in-depth analysis Methods 0.000 description 1
- 238000011160 research Methods 0.000 description 1
- 238000012502 risk assessment Methods 0.000 description 1
- 238000007619 statistical method Methods 0.000 description 1
- 238000012549 training Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
- G01S7/00—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00
- G01S7/02—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00 of systems according to group G01S13/00
- G01S7/40—Means for monitoring or calibrating
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
- G01S13/00—Systems using the reflection or reradiation of radio waves, e.g. radar systems; Analogous systems using reflection or reradiation of waves whose nature or wavelength is irrelevant or unspecified
- G01S13/88—Radar or analogous systems specially adapted for specific applications
- G01S13/95—Radar or analogous systems specially adapted for specific applications for meteorological use
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
- G01S13/00—Systems using the reflection or reradiation of radio waves, e.g. radar systems; Analogous systems using reflection or reradiation of waves whose nature or wavelength is irrelevant or unspecified
- G01S13/88—Radar or analogous systems specially adapted for specific applications
- G01S13/95—Radar or analogous systems specially adapted for specific applications for meteorological use
- G01S13/958—Theoretical aspects
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01W—METEOROLOGY
- G01W1/00—Meteorology
- G01W1/18—Testing or calibrating meteorological apparatus
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02A—TECHNOLOGIES FOR ADAPTATION TO CLIMATE CHANGE
- Y02A90/00—Technologies having an indirect contribution to adaptation to climate change
- Y02A90/10—Information and communication technologies [ICT] supporting adaptation to climate change, e.g. for weather forecasting or climate simulation
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Radar, Positioning & Navigation (AREA)
- Remote Sensing (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Electromagnetism (AREA)
- Environmental & Geological Engineering (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Atmospheric Sciences (AREA)
- Biodiversity & Conservation Biology (AREA)
- Ecology (AREA)
- Environmental Sciences (AREA)
- Radar Systems Or Details Thereof (AREA)
Abstract
本发明涉及数据评估技术领域，具体涉及一种高效气象雷达数据质量评估系统，包括数据接收模块、预处理模块、特征提取模块、质量评估模块、输出模块、气象数据关联分析模块和自适应校准模块，其中，数据接收模块，用于接收来自气象雷达的原始数据；预处理模块，对接收到的原始数据进行滤波、去噪；特征提取模块，用于从预处理后的数据中提取特征信息，采用深度学习算法进行特征识别；质量评估模块，结合了现代信号处理和机器学习算法，用于进行质量评估；输出模块，将评估结果展示给用户；气象数据关联分析模块，用于分析和关联不同气象数据源；自适应校准模块。本发明，能够全面整合不同源的气象数据，使评估更加全面和准确。
Description
技术领域
本发明涉及数据评估技术领域，尤其涉及一种高效气象雷达数据质量评估系统。
背景技术
气象雷达数据的质量评估是现代气象预报、气候研究和灾害预警的关键环节。传统的气象雷达数据质量评估方法主要基于统计分析和基础的数据处理技术，这些方法虽然起到了一定的作用，但在处理大量、复杂和多源的气象雷达数据时，效率和准确性常常难以满足需求。
一些现有的气象雷达数据质量评估系统尝试引入先进的数据挖掘和机器学习技术，以提高评估的准确性和鲁棒性。然而，这些系统通常缺乏对多源数据的整合能力，难以揭示气象数据间的复杂关联和因果关系。此外，它们的输出通常是固定和单一的，缺乏灵活的交互和定制化展示。
现有技术也倾向于忽略气象数据中的异常值和离群点的分析，这可能会导致评估结果的不准确和不可靠。此外，现有的质量评估方法通常缺乏针对特定气象事件和现象的关联分析能力，限制了它们在气象预警和灾害风险评估等方面的应用。
综上所述，现有的气象雷达数据质量评估技术存在许多局限性和挑战，需要一种全面、准确和灵活的系统来改进和扩展现有的方法和能力。本发明正是针对这些问题和需求提出的一种高效气象雷达数据质量评估系统，它集成了先进的预处理、特征提取、神经网络模型、质量评估、气象数据关联分析和灵活的输出模块，以实现对气象雷达数据的全面、准确和用户友好的质量评估。
发明内容
基于上述目的，本发明提供了一种高效气象雷达数据质量评估系统。
一种高效气象雷达数据质量评估系统，包括数据接收模块、预处理模块、特征提取模块、质量评估模块、输出模块、气象数据关联分析模块和自适应校准模块，其中，
数据接收模块，用于接收来自气象雷达的原始数据；
预处理模块，对接收到的原始数据进行滤波、去噪；
特征提取模块，用于从预处理后的数据中提取特征信息，采用深度学习算法进行特征识别；
质量评估模块，结合了现代信号处理和机器学习算法，用于进行质量评估；
输出模块，将评估结果展示给用户；
气象数据关联分析模块，用于分析和关联不同气象数据源，包括卫星、地面站，以增强评估的准确性和完整性；
自适应校准模块，用于根据评估结果实时调整雷达参数，以优化数据采集效率和质量。
进一步的，所述预处理模块具体包括：
波束形成，用于通过合成孔径雷达(SAR)技术聚焦于特定区域的气象数据；
滤波，包括时间域和频率域滤波，以消除噪声和非气象因素；
降噪，采用基于机器学习的降噪算法，用于识别和剔除异常值；
聚类分析，对数据进行分组和分类，以便于后续的特征提取和分析；
数据标准化，将数据转换为统一的格式和标准，以便于后续处理；
动态校准，根据气象条件和雷达状态实时调整预处理参数，以优化数据质量。
进一步的，所述特征提取模块具体包括：
时间序列分析组件，用于分析气象数据的时序特征和周期性；
频率域分析组件，基于傅里叶变换方法提取数据的频率特性；
形状分析组件，用于识别和提取气象现象的几何形状和结构特征；
纹理分析组件，用于分析气象图像的纹理特征；
深度学习组件，采用深度卷积神经网络自动学习识别复杂的气象特征；
关联分析组件，用于挖掘不同气象变量之间的关联关系和因果联系。
进一步的，所述深度卷积神经网络具体形式如下：
模型结构
深度卷积神经网络(CNN)包括卷积层(Convolutional Layers)、激活函数(Activation Functions)、池化层(Pooling Layers)和全连接层(Fully ConnectedLayers)；
具体公式
卷积层：在该层中，使用一组过滤器(或称为核)对输入数据进行卷积运算，卷积的计算公式为：
其中，W是卷积核，X是输入数据，b是偏置项，i和j是卷积的空间维度，k是卷积核的索引；
激活函数:使用ReLU激活函数，公式为:
A(x)＝max(0，x)
池化层:通常使用最大池化(Max Pooling)，公式为:
Pij＝max(Xi:i+s,j:j+s)
其中，s是池化窗口的大小；
全连接层:其公式为：
Y＝W·X+b
其中，W是权重矩阵，b是偏置向量。
进一步的，所述质量评估模块根据特征提取模块提取的特征来评估气象雷达数据的质量，具体包括：
特征向量输入：从特征提取模块接收特征向量，该向量包括从气象雷达数据中提取的所有关键特征，关键特征基于深度卷积神经网络获取；
特征权重计算：对特征进行权重分配，反映不同特征在质量评估中的重要性，使用线性组合公式：
其中，fi是特征向量中的第i个特征，wi是该特征的权重，F是加权特征值；
质量评分计算:基于加权特征值计算一个质量评分，使用逻辑回归，公式为：
其中，W是权重矩阵，b是偏置项，Q是质量评分；
质量等级分类：根据评分将质量分为不同的等级。
进一步的，所述气象数据关联分析模块包括：
多源数据整合：
数据融合：整合不同雷达、卫星、地面观测站的气象数据，以构建全面的数据视图；
时空对齐：确保不同数据源的时间和空间对齐，以便进行准确的关联分析；
关联规则挖掘：
频繁模式分析：通过FP-growth算法找出气象数据中频繁出现的模式；
关联规则生成：基于频繁模式发现关联规则；
因果关系分析：
Granger因果测试：分析不同气象变量之间的潜在因果关系；
回归分析：通过线性或非线性回归建立气象变量之间的量化关系；
数据校正：通过关联分析和历史数据，对异常数据进行合理的校正和填补；
气象事件关联分析：
事件关联图构建：基于历史和实时数据构建气象事件的关联图，体现不同气象事件之间的关联关系；
事件预测：通过关联分析，预测气象事件。
进一步的，还包括一个实时监控模块，用于实时监控气象雷达的工作状态和数据质量。
进一步的，所述实时监控模块与其他气象设备和系统集成，进行全面的气象监控和分析。
进一步的，该系统通过API与其他气象服务和应用集成，实现数据共享和多元化应用。
本发明的有益效果：
本发明，能够全面整合不同源的气象数据，确保时空对齐，并将多源信息融合为一致的数据视图，从而使评估更加全面和准确。同时，通过引入先进的数据挖掘和机器学习技术，包括特征提取、神经网络模型等，本系统能够揭示气象数据间的复杂关联和因果关系。此外，系统具备异常检测与校正能力，能识别并分析气象数据中的异常值和离群点，并进行合理的校正和填补。
本发明，质量评估模块运用了具体的算法公式，结合气象数据关联分析，使得质量评估更精确、鲁棒，并能针对特定气象事件和现象进行深入分析。输出模块提供了灵活的交互和定制化展示，使不同用户可以根据自己的需求获取和理解评估结果。这种灵活的输出方式提升了用户体验，使得结果解读和应用更加便捷。
附图说明
为了更清楚地说明本发明或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例的系统逻辑示意图；
图2为本发明实施例的气象数据关联分析模块示意图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白，以下结合具体实施例，对本发明进一步详细说明。
需要说明的是，除非另外定义，本发明使用的技术术语或者科学术语应当为本发明所属领域内具有一般技能的人士所理解的通常意义。本发明中使用的“第一”、“第二”以及类似的词语并不表示任何顺序、数量或者重要性，而只是用来区分不同的组成部分。“包括”或者“包含”等类似的词语意指出现该词前面的元件或者物件涵盖出现在该词后面列举的元件或者物件及其等同，而不排除其他元件或者物件。“连接”或者“相连”等类似的词语并非限定于物理的或者机械的连接，而是可以包括电性的连接，不管是直接的还是间接的。“上”、“下”、“左”、“右”等仅用于表示相对位置关系，当被描述对象的绝对位置改变后，则该相对位置关系也可能相应地改变。
如图1-图2所示，一种高效气象雷达数据质量评估系统，包括数据接收模块、预处理模块、特征提取模块、质量评估模块、输出模块、气象数据关联分析模块和自适应校准模块，其中，
数据接收模块，用于接收来自气象雷达的原始数据；
预处理模块，对接收到的原始数据进行滤波、去噪；
特征提取模块，用于从预处理后的数据中提取特征信息，采用深度学习算法进行特征识别；
质量评估模块，结合了现代信号处理和机器学习算法，用于进行质量评估；
输出模块，将评估结果展示给用户；
气象数据关联分析模块，用于分析和关联不同气象数据源，包括卫星、地面站，以增强评估的准确性和完整性；
自适应校准模块，用于根据评估结果实时调整雷达参数，以优化数据采集效率和质量。
该系统通过引入气象数据关联分析模块和自适应校准模块，不仅实现了对气象雷达数据的高效评估，还能够实现多源数据的整合分析和雷达的实时自适应校准，相较于现有技术具有更高的评估准确性和效率。
预处理模块具体包括：
波束形成，用于通过合成孔径雷达(SAR)技术聚焦于特定区域的气象数据；
滤波，包括时间域和频率域滤波，以消除噪声和非气象因素；
降噪，采用基于机器学习的降噪算法，用于识别和剔除异常值；
聚类分析，对数据进行分组和分类，以便于后续的特征提取和分析；
数据标准化，将数据转换为统一的格式和标准，以便于后续处理；
动态校准，根据气象条件和雷达状态实时调整预处理参数，以优化数据质量。
特征提取模块具体包括：
时间序列分析组件，用于分析气象数据的时序特征和周期性；
频率域分析组件，基于傅里叶变换方法提取数据的频率特性；
形状分析组件，用于识别和提取气象现象的几何形状和结构特征；
纹理分析组件，用于分析气象图像的纹理特征；
深度学习组件，采用深度卷积神经网络自动学习识别复杂的气象特征；
关联分析组件，用于挖掘不同气象变量之间的关联关系和因果联系。
深度卷积神经网络具体形式如下：
模型结构
深度卷积神经网络(CNN)包括卷积层(Convolutional Layers)、激活函数(Activation Functions)、池化层(Pooling Layers)和全连接层(Fully ConnectedLayers)；
具体公式
卷积层：在该层中，使用一组过滤器(或称为核)对输入数据进行卷积运算，卷积的计算公式为：
其中，W是卷积核，X是输入数据，b是偏置项，i和j是卷积的空间维度，k是卷积核的索引；
激活函数:使用ReLU激活函数，公式为:
A(x)＝max(0，x)
池化层:通常使用最大池化(Max Pooling)，公式为:
Pij＝max(Xi:i+s,j:j+s)
其中，s是池化窗口的大小；
全连接层:其公式为：
Y＝W·X+b
其中，W是权重矩阵，b是偏置向量；
在本发明的高效气象雷达数据质量评估系统中，深度卷积神经网络用于特征提取模块的深度学习组件；
卷积层负责从气象雷达数据中提取局部特征，例如云系的边缘和形状；
激活函数增加了模型的非线性，使其能够学习更复杂的气象特征；
池化层降低了数据的维度，提高了计算效率，并有助于提取更抽象的气象特征；
全连接层将学习到的所有特征整合在一起，输出一个完整的特征向量，用于后续的质量评估；
通过这样的神经网络模型，本发明的系统可以有效地从复杂的气象雷达数据中提取有用的特征，进一步提高数据质量评估的准确性和效率。
质量评估模块根据特征提取模块提取的特征来评估气象雷达数据的质量，具体包括：
特征向量输入：从特征提取模块接收特征向量，该向量包括从气象雷达数据中提取的所有关键特征，关键特征基于深度卷积神经网络获取；
特征权重计算：对特征进行权重分配，反映不同特征在质量评估中的重要性，使用线性组合公式：
其中，fi是特征向量中的第i个特征，wi是该特征的权重，F是加权特征值；
质量评分计算:基于加权特征值计算一个质量评分，使用逻辑回归，公式为：
其中，W是权重矩阵，b是偏置项，Q是质量评分；
质量等级分类：根据评分将质量分为不同的等级，例如优、良、中、差等。
这可以通过设定阈值来实现；
在本发明的高效气象雷达数据质量评估系统中，质量评估模块与特征提取模块紧密结合。
特征向量输入直接从前述的深度学习组件中获取。
特征权重计算可以通过训练来确定，以确保每个特征在评估气象数据质量中的适当作用。
质量评分计算将综合各个特征的信息，输出一个可解释的质量评分。
质量等级分类可以自定义阈值，以便于不同用户或应用场景的需求。
通过结合先进的深度学习技术，本发明的质量评估模块可以自动、准确和高效地评估气象雷达数据的质量，从而支持更精确的气象分析和预测。
气象数据关联分析模块包括：
多源数据整合：
数据融合：整合不同雷达、卫星、地面观测站的气象数据，以构建全面的数据视图；
时空对齐：确保不同数据源的时间和空间对齐，以便进行准确的关联分析；
关联规则挖掘：
频繁模式分析：通过FP-growth算法找出气象数据中频繁出现的模式；
关联规则生成：基于频繁模式发现关联规则；
因果关系分析：
Granger因果测试：分析不同气象变量之间的潜在因果关系；
回归分析：通过线性或非线性回归建立气象变量之间的量化关系；
数据校正：通过关联分析和历史数据，对异常数据进行合理的校正和填补；
气象事件关联分析：
事件关联图构建：基于历史和实时数据构建气象事件的关联图，体现不同气象事件之间的关联关系；
事件预测：通过关联分析，预测气象事件。
还包括一个实时监控模块，用于实时监控气象雷达的工作状态和数据质量，实时监控模块与其他气象设备和系统集成，进行全面的气象监控和分析，该系统通过API与其他气象服务和应用集成，实现数据共享和多元化应用。
所属领域的普通技术人员应当理解：以上任何实施例的讨论仅为示例性的，并非旨在暗示本发明的范围被限于这些例子；在本发明的思路下，以上实施例或者不同实施例中的技术特征之间也可以进行组合，步骤可以以任意顺序实现，并存在如上所述的本发明的不同方面的许多其它变化，为了简明它们没有在细节中提供。
本发明旨在涵盖落入权利要求的宽泛范围之内的所有这样的替换、修改和变型。因此，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何省略、修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (9)
1.一种高效气象雷达数据质量评估系统，其特征在于，包括数据接收模块、预处理模块、特征提取模块、质量评估模块、输出模块、气象数据关联分析模块和自适应校准模块，其中，
数据接收模块，用于接收来自气象雷达的原始数据；
预处理模块，对接收到的原始数据进行滤波、去噪；
特征提取模块，用于从预处理后的数据中提取特征信息，采用深度学习算法进行特征识别；
质量评估模块，结合了现代信号处理和机器学习算法，用于进行质量评估；
输出模块，将评估结果展示给用户；
气象数据关联分析模块，用于分析和关联不同气象数据源，包括卫星、地面站，以增强评估的准确性和完整性；
自适应校准模块，用于根据评估结果实时调整雷达参数，以优化数据采集效率和质量。
2.根据权利要求1所述的一种高效气象雷达数据质量评估系统，其特征在于，所述预处理模块具体包括：
波束形成，用于通过合成孔径雷达(SAR)技术聚焦于特定区域的气象数据；
滤波，包括时间域和频率域滤波，以消除噪声和非气象因素；
降噪，采用基于机器学习的降噪算法，用于识别和剔除异常值；
聚类分析，对数据进行分组和分类，以便于后续的特征提取和分析；
数据标准化，将数据转换为统一的格式和标准，以便于后续处理；
动态校准，根据气象条件和雷达状态实时调整预处理参数，以优化数据质量。
3.根据权利要求1所述的一种高效气象雷达数据质量评估系统，其特征在于，所述特征提取模块具体包括：
时间序列分析组件，用于分析气象数据的时序特征和周期性；
频率域分析组件，基于傅里叶变换方法提取数据的频率特性；
形状分析组件，用于识别和提取气象现象的几何形状和结构特征；
纹理分析组件，用于分析气象图像的纹理特征；
深度学习组件，采用深度卷积神经网络自动学习识别复杂的气象特征；
关联分析组件，用于挖掘不同气象变量之间的关联关系和因果联系。
4.根据权利要求3所述的一种高效气象雷达数据质量评估系统，其特征在于，所述深度卷积神经网络具体形式如下：
模型结构
深度卷积神经网络包括卷积层、激活函数、池化层和全连接层；
具体公式
卷积层：在该层中，使用一组过滤器对输入数据进行卷积运算，卷积的计算公式为：
其中，W是卷积核，X是输入数据，b是偏置项，i和j是卷积的空间维度，k是卷积核的索引；
激活函数:使用ReLU激活函数，公式为:
A(x)＝max(0，x)
池化层:通常使用最大池化(Max Pooling)，公式为:
Pij＝max(Xi:i+s,j:j+s)
其中，s是池化窗口的大小；
全连接层:其公式为：
Y＝W·X+b
其中，W是权重矩阵，b是偏置向量。
5.根据权利要求4所述的一种高效气象雷达数据质量评估系统，其特征在于，所述质量评估模块根据特征提取模块提取的特征来评估气象雷达数据的质量，具体包括：
特征向量输入：从特征提取模块接收特征向量，该向量包括从气象雷达数据中提取的所有关键特征，关键特征基于深度卷积神经网络获取；
特征权重计算：对特征进行权重分配，反映不同特征在质量评估中的重要性，使用线性组合公式：
其中，fi是特征向量中的第i个特征，wi是该特征的权重，F是加权特征值；
质量评分计算:基于加权特征值计算一个质量评分，使用逻辑回归，公式为：
其中，W是权重矩阵，b是偏置项，Q是质量评分；
质量等级分类：根据评分将质量分为不同的等级。
6.根据权利要求1所述的一种高效气象雷达数据质量评估系统，其特征在于，所述气象数据关联分析模块包括：
多源数据整合：
数据融合：整合不同雷达、卫星、地面观测站的气象数据，以构建全面的数据视图；
时空对齐：确保不同数据源的时间和空间对齐，以便进行准确的关联分析；
关联规则挖掘：
频繁模式分析：通过FP-growth算法找出气象数据中频繁出现的模式；
关联规则生成：基于频繁模式发现关联规则；
因果关系分析：
Granger因果测试：分析不同气象变量之间的潜在因果关系；
回归分析：通过线性或非线性回归建立气象变量之间的量化关系；
数据校正：通过关联分析和历史数据，对异常数据进行合理的校正和填补；
气象事件关联分析：
事件关联图构建：基于历史和实时数据构建气象事件的关联图，体现不同气象事件之间的关联关系；
事件预测：通过关联分析，预测气象事件。
7.根据权利要求1所述的一种高效气象雷达数据质量评估系统，其特征在于，还包括一个实时监控模块，用于实时监控气象雷达的工作状态和数据质量。
8.根据权利要求7所述的一种高效气象雷达数据质量评估系统，其特征在于，所述实时监控模块与其他气象设备和系统集成，进行全面的气象监控和分析。
9.根据权利要求1-8任一项所述的一种高效气象雷达数据质量评估系统，其特征在于，该系统通过API与其他气象服务和应用集成，实现数据共享和多元化应用。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202311172726.9A CN117368862A (zh) | 2023-09-12 | 2023-09-12 | 一种高效气象雷达数据质量评估系统 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202311172726.9A CN117368862A (zh) | 2023-09-12 | 2023-09-12 | 一种高效气象雷达数据质量评估系统 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN117368862A true CN117368862A (zh) | 2024-01-09 |
Family
ID=89399177
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202311172726.9A Pending CN117368862A (zh) | 2023-09-12 | 2023-09-12 | 一种高效气象雷达数据质量评估系统 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN117368862A (zh) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN117539948A (zh) * | 2024-01-10 | 2024-02-09 | 西安羚控电子科技有限公司 | 基于深度神经网络的业务数据检索方法及装置 |
-
2023
- 2023-09-12 CN CN202311172726.9A patent/CN117368862A/zh active Pending
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN117539948A (zh) * | 2024-01-10 | 2024-02-09 | 西安羚控电子科技有限公司 | 基于深度神经网络的业务数据检索方法及装置 |
| CN117539948B (zh) * | 2024-01-10 | 2024-04-05 | 西安羚控电子科技有限公司 | 基于深度神经网络的业务数据检索方法及装置 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN112733749B (zh) | 融合注意力机制的实时行人检测方法 | |
| Zhang et al. | Surface defect detection of steel strips based on classification priority YOLOv3-dense network | |
| Han et al. | Orthogonal support vector machine for credit scoring | |
| CN111652869B (zh) | 基于深度学习的板坯空洞识别方法、系统、介质及终端 | |
| CN113449660B (zh) | 基于自注意增强的时空变分自编码网络的异常事件检测方法 | |
| CN112419202B (zh) | 基于大数据及深度学习的野生动物图像自动识别系统 | |
| CN108171119B (zh) | 基于残差网络的sar图像变化检测方法 | |
| CN113627229B (zh) | 目标检测方法、系统、设备以及计算机存储介质 | |
| CN117368862A (zh) | 一种高效气象雷达数据质量评估系统 | |
| CN116229052B (zh) | 一种基于孪生网络的变电站设备状态变化检测方法 | |
| CN110781970A (zh) | 分类器的生成方法、装置、设备及存储介质 | |
| CN115937659A (zh) | 基于Mask-RCNN的室内复杂环境下多目标检测方法 | |
| CN115965862A (zh) | 基于掩码网络融合图像特征的sar舰船目标检测方法 | |
| CN114881286A (zh) | 一种基于深度学习的短时降水预测方法 | |
| CN117422936B (zh) | 一种遥感图像分类方法及系统 | |
| CN113780145A (zh) | 精子形态检测方法、装置、计算机设备和存储介质 | |
| CN113487223A (zh) | 一种基于信息融合的风险评估方法和评估系统 | |
| CN112733584A (zh) | 通信光缆的智能告警方法和装置 | |
| Ebert-Uphoff et al. | Evaluation, tuning and interpretation of neural networks for meteorological applications | |
| CN114462491A (zh) | 一种行为分析模型训练方法、行为分析方法及其设备 | |
| CN117611580B (zh) | 瑕疵检测方法、装置、计算机设备和存储介质 | |
| CN115150840B (zh) | 一种基于深度学习的移动网络流量预测方法 | |
| Wijesinghe et al. | Early Identification of Deforestation using Anomaly Detection | |
| CN118096662A (zh) | 一种基于图像识别的输电线路缺陷检测方法 | |
| Xu et al. | A Power System Meter Detection Method Based on YOLO-MDM Algorithm |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination |