[实用新型]一种可预测气象数据的智能气象站系统

说明书

技术领域

本实用新型涉及气象数据监测、预报领域，本实用新型特别涉及一种可预测气象数据的智能气象站系统。

背景技术

目前，许多工业控制领域和能源行业需要气象数据的支持，气象数据不仅仅是实时采集的气象数据，有时还需要预报未来一段时间内的气象数据。需要采集和预报的气象信息数据一般包括：风速风向、温度、气压、相对湿度、光强、降雨量等信息。尽管国内外的气象台都可以提供气象预报的服务，但是专门针对特定区域的高精度和准实时性的气象预测产品较少，或者往往需要缴纳较高的费用。

传统的气象数据预报是通过求解大气流体力学和热力学方程组来计算天气数据的，但是这种方法计算量极大，一般需要使用多台大型计算机来完成，不适合一般工业控制领域的用户使用。本实用新型采用了自适应逻辑网络ALN算法，ALN属于人工智能算法的一种，易于数学计算，可以在嵌入式系统快速完成数据训练和预测结果。另外，气象台提供的气象产品往往是一个大范围（如10公里×10公里）的最大值、最小值、平均值，而不是一个小范围甚至一个点的具体气象数据。本实用新型可以为用户提供小范围区域的气象预报。

本实用新型具有实时气象数据采集功能，并将采集来的历史数据存储在SD卡中，最多可保留两年的历史数据。在智能气象站系统中嵌入人工智能算法，为采集点的历史气象数据建立统计预测算法模型，并定期优化预测算法模型。可通过已生成的预测算法模型快速完成气象数据的预测。

实用新型内容

本实用新型所要解决的技术问题在于为工业控制领域和能源行业提供精度较高的实时气象数据和预测气象数据。

为解决上述技术问题，本实用新型提供一种可预测气象数据的智能气象站系统，包括传感器模块，其特征在于：传感器模块与智能气象站内的控制计算机相连，在控制计算机内设置有SD卡，控制计算机通过SD卡与GPRS通信模块相连。

前述的可预测气象数据的智能气象站系统，其特征在于：还包括电源模块，所述电源模块分别与传感器模块、控制计算机、GPRS通信模块相连。

前述的可预测气象数据的智能气象站系统，其特征在于：传感器模块包括风速风向传感器、温度传感器、湿度传感器、气压传感器、光强传感器和雨量传感器。

前述的可预测气象数据的智能气象站系统，其特征在于：所述控制计算机包括数据处理模块，用于接收并处理传感器采集的实时气象数据，并将处理后的数据传送至SD卡。

前述的可预测气象数据的智能气象站系统，其特征在于：所述控制计算机包括气象数据预测模块，根据历史气象数据，利用自适应逻辑网络ALN方法训练预测算法模型，并根据实测气象数据和已训练完成的模型得到预测气象数据。

前述的可预测气象数据的智能气象站系统，其特征在于：所述控制计算机包括主控模块，用于控制传感器模块、气象数据预测模块、GPRS通信模块的运行，包括控制数据流向、监控各个进程运行情况。

本实用新型所达到的有益效果：

本实用新型使用一种可预测气象数据的智能气象站系统，为工业控制领域和能源行业提供精度较高的实时气象数据和预测气象数据，这些气象数据包括：风速风向、温度、相对湿度、气压、光强、降雨量等。本实用新型预测气象数据是通过人工智能算法中的自适应逻辑网络（ALN）的方法来实现的。这种方法预测准确度高，建模过程相对简单，模型计算速度快，易于在嵌入式系统中实现。通过对至少三个月的历史数据的统计分析，建立预测算法模型。预测气象数据的时候只需要把实测气象数据作为预测算法模型的输入条件，即可快速获得气象数据预测结果。

附图说明

图1是本实用新型的内部结构示意图；

图2是本实用新型的气象数据预测功能示意图。

图3为自适应线性逻辑网络结构图；

图4为自适应线性逻辑网络训练原理图。

具体实施方式

下面结合附图和实施对本实用新型进一步说明。

本实用新型通过传感器实时获取当前的气象信息，经数据处理模块存储在智能气象站内的SD卡中，智能气象站通过人工智能预测算法根据配置文件中的地理信息和历史气象数据建立气象数据预测算法模型，一般来说生成预测算法模型后，今后无需再修改该预测算法模型。在预测气象数据时，将当前采集的气象数据作为预测算法模型的输入条件，可快速获得预测气象数据结果。

本实用新型的一种可预测气象数据的智能气象站系统包括：传感器模块、数据处理模块、SD卡、气象数据预测模块、GPRS通信模块和电源模块。