[发明专利]天气数据获取方法及装置、计算机装置及可读存储介质

权利要求书

1.一种天气数据获取方法，其特征在于，所述方法包括：

通过网络爬虫从网页中抓取天气数据，包括：生成面向天气信息网站的API接口的种子URL以及后续的URL；向所述天气信息网站的API接口发送HTTP请求，请求访问所述API接口；对所述天气信息网站提供的数据内容进行分析和识别，以查看所述数据内容；判断所述数据内容是否为预定信息内容；若所述数据内容为预定信息内容，则抓取所述数据内容；将抓取的数据内容作为所述天气数据保存到本地；

解析所述天气数据中的缺失值；

利用ElasticNet算法进行回归拟合，填补所述缺失值；

利用Moving-zscore算法检测所述天气数据中的异常值，剔除所述异常值；

利用ElasticNet算法进行回归拟合，填补剔除的所述异常值；

假设t+1时刻的数据x_t+1发生缺失，所述利用ElasticNet算法进行回归拟合，填补所述缺失值包括：

选取t+1时刻之前的24个时刻t-i，i＝0，1，2，...，23，选取时间窗大小w，对于所述24个时刻中的每一个时刻t-i，得到一组数据集[x_t-i-w，x_t-i-w+1，...，x_t-i-1]，即得到24组数据集：

[x_t-w，x_t-w+1，...，x_t-1]，

[x_t-w-1，x_t-w，...，x_t-2]，

[x_t-w-2，x_t-w-1，...，x_t-3]，

…

[x_t-w-23，x_t-w-22，...，x_t-24]；

以所述24组数据集作为训练数据，对训练数据进行划分，每一组最后一个数组成集合y，每一组最后一个数以外的其他数组成集合x，集合x为：

[[x_t-w，x_t-w+1，...，x_t-2]，

[x_t-w-1，x_t-w，...，x_t-3]，

[x_t-w-2，x_t-w-1，...，x_t-4]，

…

[x_t-w-23，x_t-w-22，...，x_t-25]]，

集合y为：

[[x_t-1]，[x_t-2]，[x_t-3]，...，[x_t-24]]；

将训练数据的x值和y值输入ElasticNet模型中，用每一组的x值去拟合y值，训练ElasticNet模型；

以[x_t-w+2，x_t-w+3，...，x_t]作为输入数据输入到训练好的ElasticNet模型中，得到ElasticNet模型输出的一个值，将该值作为缺失的x_t+1。