【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及氣象數據源，具體而言，涉及一種智能化氣象數據源選擇系統及方法。
技術介紹
1、氣象數據是從各種觀測平臺收集而來的信息，用于分析和預測天氣與氣候模式。這些數據對于氣象學研究、天氣預報、災害預警和氣候監測至關重要。主要的氣象數據源包括：地面觀測站、雷達系統、衛星、探空氣球等等。不同數據源具有不同的空間和時間分辨率，以及不同的精度和誤差范圍。為了獲得最佳的天氣預報和氣候分析，通常需要將多個數據源的信息綜合起來。
2、傳統的氣象數據源選擇方法通常依賴于專家的經驗和手動處理，這種方法不僅耗時耗力，而且容易受到主觀判斷的影響，可能無法始終選擇最優的數據源。且傳統氣象數據源的選擇往往固定或僅基于簡單的規則和標準，例如數據的時間戳、空間分辨率或數據來源的可信度。此外，現有系統通常缺乏自適應能力，無法根據實時或近實時的反饋調整數據源的選擇。
技術實現思路
1、本專利技術提供一種智能化氣象數據源選擇系統及方法，用以解決現有技術中無法自動評估和選擇最優的氣象數據源，無法提升氣象預報精度和實時性的技術問題。
2、為了實現上述目的，本專利技術第一方面提供了一種智能化氣象數據源選擇系統，包括：
3、數據確定模塊，用于確定多個待選擇氣象數據源，獲取每個待選擇氣象數據源的初始氣象數據，并確定多個氣象數據源選擇包，其中，所述氣象數據源選擇包包括氣象數據源和氣象數據；
4、第一計算模塊，用于對所述氣象數據源選擇包進行解析，計算所述氣象數據源選擇包中氣象數據
5、第二計算模塊，用于對所有的數據貢獻度進行數值分析，并基于數值分析結果構建多個數據貢獻度序列，并基于數據貢獻度序列計算所述氣象數據源選擇包中氣象數據源的選擇價值；
6、數據選擇模塊，用于將所有的選擇價值進行大小比較，并將最大選擇價值對應的氣象數據源作為目標氣象數據源。
7、進一步地，所述確定模塊用于：
8、根據待選擇氣象數據源的初始氣象數據構建初始氣象數據鏈；
9、對所述初始氣象數據鏈進行異常波動分析，判斷是否存在異常波動節點，若否，則根據初始氣象數據鏈確定氣象數據源選擇包；
10、若是，則確定異常波動節點的位置，并確定所述異常波動節點的第一相鄰初始氣象數據和第二相鄰初始氣象數據；
11、對所述第一相鄰初始氣象數據和所述第二相鄰初始氣象數據進行分析，確定對應的第一異常波動系數和第二異常波動系數；
12、當所述第一異常波動系數和所述第二異常波動系數符合第一預設條件時，則將所述異常波動節點標記為可分類節點；
13、當所述第一異常波動系數和所述第二異常波動系數符合第二預設條件時，則將所述異常波動節點進行剔除；
14、當所述第一異常波動系數和所述第二異常波動系數符合第三預設條件時，則將所述異常波動節點標記為疑似節點；
15、統計所有疑似節點的第一數量，若所述第一數量小于預設數量，則將所有的疑似節點轉移為可分類節點；
16、若所述第一數量大于或等于所述預設數量，則剔除所有的疑似節點；
17、根據可分類節點和未生成標記的節點確定氣象數據源選擇包。
18、進一步地，所述確定模塊還用于：
19、基于初始氣象數據的采集時間，構建時間序列氣象數據；
20、根據滑動窗口機制，將時間序列數據分割為多個數據段，每個數據段包含預定數量的連續數據點；
21、計算每個數據段的波動性指標，將所述波動性指標與預設波動性指標進行比較；
22、若所述波動性指標大于或等于所述預設波動性指標，則判斷所述初始氣象數據鏈存在異常波動節點。
23、進一步地，所述第一計算模塊用于：
24、基于皮爾遜相關系數識別所述氣象數據中各個屬性之間的關聯度；
25、對所有的關聯度進行數值大小排序，得到關聯度集合；
26、從所述關聯度集合中選取第一關聯度和第二關聯度，并根據所述關聯度集合中最大關聯度和所述第一關聯度之間的關聯度生成高關聯集合；
27、根據所述關聯度集合中最小關聯度和所述第二關聯度之間的關聯度生成低關聯集合；
28、根據所述關聯度集合中所述第一關聯度和所述第二關聯度之間的關聯度生成中關聯集合；
29、根據所述高關聯集合、低關聯集合和中關聯集合計算所述氣象數據對應的數據貢獻度。
30、進一步地，所述第一計算模塊還用于：
31、根據下式計算所述氣象數據對應的數據貢獻度：
32、
33、其中，h為氣象數據對應的數據貢獻度，a1為高關聯集合對應的權重，m為高關聯集合中關聯度的數量，k?i為高關聯度集合中第i個關聯度，j1為第一關聯度，a2為低關聯集合對應的權重，n為低關聯集合中關聯度的數量，j2為第二關聯度，kj為低關聯度集合中第j個關聯度，h為數據貢獻度的計算系數。
34、進一步地，所述第一計算模塊還用于：
35、統計中關聯度集合中關聯度的數量；
36、預先設定第一預設數量和第二預設數量；
37、預先設定第一預設計算系數h1、第二預設計算系數h2、第三預設計算系數h3，且0.8<h1<h2<h3<1.2；
38、當所述數量小于所述第一預設數量時，則將數據貢獻度的計算系數設定為所述第一預設計算系數h1；
39、當所述數量大于或等于所述第一預設數量，且小于所述第二預設數量時，則將數據貢獻度的計算系數設定為所述第二預設計算系數h2；
40、當所述數量大于或等于所述第二預設數量時，則將數據貢獻度的計算系數設定為所述第三預設計算系數h3。
41、進一步地，所述第二計算模塊用于：
42、對所有的數據貢獻度進行數值分析，從數據貢獻度序列中提取相同的數據貢獻度，并得到多個數據貢獻度序列；
43、統計數據貢獻度序列的第一數量q1；
44、從所有的數據貢獻度序列中分別提取一個數據貢獻度，并計算第一數據貢獻度和值r1；
45、獲取預先設定的預設數據貢獻度，剔除所有小于所述預設數據貢獻度的數據貢獻度序列，統計剩余的數據貢獻度序列的第二數量q2；
46、從剩余的數據貢獻度序列中分別提取一個數據貢獻度，并計算第二數據貢獻度和值r2；
47、根據所述第一數量q1、第二數量q2、第一數據貢獻度和值r1和第二數據貢獻度和值r2計算所述氣象數據源選擇包中氣象數據源的選擇價值。
48、進一步地，所述第二計算模塊還用于：
49、根據下式計算所述氣象數據源選擇包中氣象數據源的選擇價值：
50、
51、其中，s為氣象數據源選擇包中氣象數據源的選擇價值，t為預設數據貢獻度。
52、為了實現上述目的，本專利技術第二方面提供了一種智能化氣象數據本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種智能化氣象數據源選擇系統，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的智能化氣象數據源選擇系統，其特征在于，所述確定模塊用于：
3.根據權利要求2所述的智能化氣象數據源選擇系統，其特征在于，所述確定模塊還用于：
4.根據權利要求1所述的智能化氣象數據源選擇系統，其特征在于，所述第一計算模塊用于：
5.根據權利要求4所述的智能化氣象數據源選擇系統，其特征在于，所述第一計算模塊還用于：
6.根據權利要求5所述的智能化氣象數據源選擇系統，其特征在于，所述第一計算模塊還用于：
7.根據權利要求1所述的智能化氣象數據源選擇系統，其特征在于，所述第二計算模塊用于：
8.根據權利要求7所述的智能化氣象數據源選擇系統，其特征在于，所述第二計算模塊還用于：
9.一種智能化氣象數據源選擇方法，應用于如權利要求1-8任一項所述的智能化氣象數據源選擇系統，其特征在于，包括：
【技術特征摘要】
1.一種智能化氣象數據源選擇系統，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的智能化氣象數據源選擇系統，其特征在于，所述確定模塊用于：
3.根據權利要求2所述的智能化氣象數據源選擇系統，其特征在于，所述確定模塊還用于：
4.根據權利要求1所述的智能化氣象數據源選擇系統，其特征在于，所述第一計算模塊用于：
5.根據權利要求4所述的智能化氣象數據源選擇系統，其特征在于，所述第一計算模塊...
【專利技術屬性】
技術研發人員：安娜，李扶陽，董曦薇，何明，王一妹，盧引承，孫成炎，徐敏敏，李永斌，
申請(專利權)人：中國華能集團有限公司，
類型：發明
國別省市：
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