降雨量评估方法及系统和终端技术方案

本发明专利技术提出了一种降雨量评估方法及系统和终端，其中，降雨量评估方法包括：获取目标区域的历史降雨量信息和对应的历史环境因素；对所述历史降雨量信息和所述对应的历史环境因素进行深度学习，得到降雨量预测模型；根据所述目标区域的实时环境因素，应用所述降雨量预测模型评估所述目标区域的未来降雨量信息。通过本发明专利技术的技术方案，以深度学习的方式进行降雨量评估，大大提升了降雨量评估的有效性，便于人们根据有效的降雨量信息安排出行和工作等事务，方便了人们的日常生活。

【技术实现步骤摘要】
降雨量评估方法及系统和终端
本专利技术涉及深度学习
，尤其涉及一种降雨量评估方法及系统和终端。
技术介绍
目前，为满足人们实际生活需求，往往会进行天气预报，天气预报可预测未来几日的降雨量等信息，以便人们根据天气预报合理安排计划，如，农场可根据天气预报预测的降雨量信息安排是否延迟播种或提前收取农作物等。然而，目前的降雨量预测信息准确度不高，对降雨量变化趋势定位不准，这就造成了人们根据不准确的降雨量信息安排的计划无效，极大地影响了人们的日常生活和工作。因此，如何提升降雨量预测的准确性，成为目前亟待解决的技术问题。
技术实现思路
本专利技术实施例提供了一种降雨量评估方法及系统和终端，旨在解决降雨量预测信息准确度不高的技术问题，能够提升降雨量评估的有效性。第一方面，本专利技术实施例提供了一种降雨量评估方法，包括：获取目标区域的历史降雨量信息和对应的历史环境因素；对所述历史降雨量信息和所述对应的历史环境因素进行深度学习，得到降雨量预测模型；根据所述目标区域的实时环境因素，应用所述降雨量预测模型评估所述目标区域的未来降雨量信息。在本专利技术上述实施例中，可选地，所述历史环境因素包括本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种降雨量评估方法，其特征在于，包括：获取目标区域的历史降雨量信息和对应的历史环境因素；对所述历史降雨量信息和所述对应的历史环境因素进行深度学习，得到降雨量预测模型；根据所述目标区域的实时环境因素，应用所述降雨量预测模型评估所述目标区域的未来降雨量信息。

【技术特征摘要】
1.一种降雨量评估方法，其特征在于，包括：获取目标区域的历史降雨量信息和对应的历史环境因素；对所述历史降雨量信息和所述对应的历史环境因素进行深度学习，得到降雨量预测模型；根据所述目标区域的实时环境因素，应用所述降雨量预测模型评估所述目标区域的未来降雨量信息。2.根据权利要求1所述的降雨量评估方法，其特征在于，所述历史环境因素包括湿度信息；或者所述历史环境因素包括湿度信息，以及还包括：气候类型和/或温度信息。3.根据权利要求1所述的降雨量评估方法，其特征在于，所述对所述历史降雨量信息和所述对应的历史环境因素进行深度学习，得到降雨量预测模型的步骤，具体包括：将所述历史环境因素作为输入，将对应的所述历史降雨量信息作为输出，利用长短期记忆网络进行深度学习，得到所述降雨量预测模型。4.根据权利要求3所述的降雨量评估方法，其特征在于，所述对所述历史降雨量信息和所述对应的历史环境因素进行深度学习，得到降雨量预测模型的步骤，具体包括：将第一时长内的多次降雨对应的历史环境因素序列作为输入，将所述多次降雨对应的多项历史降雨量信息序列作为输出，利用长短期记忆网络进行深度学习，得到所述降雨量预测模型，其中，所述降雨量预测模型用于预测未来所述第一时长内的降雨量信息。5.根据权利要求3所述的降雨量评估方法，其特征在于，所述对所述历史降雨量信息和所述对应的历史环境因素进行深度学习，得到降雨量预测模型的步骤，具体包括：根据第二时长内的多次降雨对应的历史降雨量信息，确定历史降雨量的变化趋势信息；将所述第二时长内的多次降雨对应的历史环境因素序列作...

【专利技术属性】
技术研发人员：顾宝宝，
申请(专利权)人：平安科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44