[发明专利]一种基于天气雷达的短临智能外推方法

摘要

本发明提供了一种基于天气雷达的短临智能外推方法，所述方法包括对风暴单体历史个例的收集、识别和追踪，将获取的n+1项风暴单体轨迹序列作为范例存储于数据库中，当进行天气预测时，将获取的n项实时风暴单体序列与数据库中的所有范例进行相似度计算，找出相似度最高的范例，将该范例的第n+1项作为下个时次的风暴单体，以此计算出所有单体轨迹下个时次的状态，构成所预测的下个时次的天气状况，同时将新获取的实时风暴单体序列作为范例，存储于数据库中，以进行自学习。所述方法综合机器学习，构建起基于范例推理的短临外推专家系统，并结合客观预报的方法对天气变化进行相似性预测，提高了灾害性短时天气的预警水平。

主权项

1.一种基于天气雷达的短临智能外推方法，包括以下步骤：步骤a：收集天气个例雷达基数据；步骤b：提取每一时刻雷达基数据中的所有风暴单体，并提取、追踪其特征，获得若干条长度不等风暴单体轨迹序列；步骤c：将获得的若干条长度不等风暴单体轨迹序列，切割成长度为n+1的风暴单体轨迹范例存储于数据库中；步骤d：在进行天气预测时，读取当前n个时次的雷达基数据，利用SCIT识别、追踪，获得若干条长度为n的风暴单体轨迹序列，将该序列分别与数据库中所有历史风暴单体的前n项的轨迹范例进行相似度计算，找出相似度最高的范例，将该范例的第n+1项作为下个时次的风暴单体，按此方法计算出所有单体轨迹下个时次的状态，构成所预测的下个时次的天气状况，写为雷达基数据；步骤e：按照步骤d进行迭代预测，直至推算出未来2小时全部的天气状况；步骤f：将新获取的风暴单体序列切割成长度为n+1的范例，存储于数据库中，进行自学习，丰富范例库。