[发明专利]基于大数据的气象AI平台

权利要求书

1.基于大数据的气象AI平台，其特征在于，气象AI平台包括硬件层、系统层、软件接口层以及气象服务层；

所述硬件层采用嵌入式硬件，包括：存储器和CPU，所述存储器与所述CPU连接；所述存储器用于存储气象地理信息数据；

所述系统层采用linux定制化系统，用于实现所述气象AI平台的定制化；

所述软件接口层包括：数据获取模块、中间件、ROS系统、数据传输接口以及通用功能模块；

所述数据获取模块通过网络爬虫或者物联网天气传感器设备获取到海量的气象地理信息数据；

所述中间件用于将接收的不同格式的气象地理信息数据并转化为统一的数据结构；所述气象地理信息数据主要包括气象属性信息数据以及对应的地理空间信息数据，还包括气象业务信息数据；

所述ROS系统用于实现各种硬件接口的数据采集以及发送接口的统一；

所述数据传输接口用于实现所述气象AI平台与云服务器之间的数据传输；

所述通用功能模块用于负责提供通用功能的具体实现；

所述气象服务层包括：智能客户端和智能天气模型；所述智能天气模型用于基于所述气象地理信息数据中预报区域最近设定时长内的气象分析场序列，并输入到基于已训练的深度神经网络模型，得到预报区域的自当前时刻开始的预报时长内的天气预报场序列，其中，最近设定时长内的气象分析场序列为：从当前时刻往前设定时长内的气象分析场序列；所述智能客户端用于实现所述气象AI平台与外部智能设备之间的数据交互。

2.根据权利要求1所述的基于大数据的气象AI平台，其特征在于，所述气象服务层还包括气象GIS服务、气象GIS组件、地图容器、气象GIS服务器、气象GIS服务管理器和气象GIS集群服务器。

3.根据权利要求1所述的基于大数据的气象AI平台，其特征在于，所述linux定制化系统采用基于squashfs的只读文件系统，包括：

只读分区、加密分区和可写分区；

所述只读分区用于存储所述智能客户端和智能天气模型；

所述加密分区用于存储所述智能客户端和智能天气模型运行所需的关键模型及参数文件；

所述可写分区用于存储所述智能客户端和智能天气模型运行产生的数据。

4.根据权利要求1所述的基于大数据的气象AI平台，其特征在于，所述智能天气模型还用于对所述预报区域的深度神经网络进行训练，训练方法具体包括：

初始化一个具有输入层、预设层数个中间层以及输出层的深度神经网络；所述预设层数小于设定时长内的气象分析场序列中的气象分析场的数量；

获取预报区域当前时刻预报时长之前的第一气象分析场序列和紧随所述第一气象分析场序列之后的预报时长内的第二气象分析场序列，其中所述第一气象分析场序列为任一符合预设条件的设定时长内的气象分析场序列；

将所述第一气象分析场序列和第二气象分析场序列作为深度神经网络的输入和输出，对深度神经网络进行训练；

获取多个第一气象分析场序列和对应的第二气象分析场序列，根据上述训练方法对所述深度神经网络进行重复训练；

将训练完成的深度神经网络模型，作为所述预报区域的深度神经网络模型。

5.根据权利要求1所述的基于大数据的气象AI平台，其特征在于，通过网络爬虫的气象地理信息数据包括逐日监测点编码、监测点名称、经纬度、获取日期、AQI、PM2.5含量、PM₁₀含量、SO₂含量、NO₂含量、O₃含量、CO含量、气温、降水量、相对湿度和日照时数。

6.根据权利要求1所述的基于大数据的气象AI平台，其特征在于，所述软件接口层在查询、提取数据的过程中采用进行数据访问时的双向接口程序。