基于气象数据的分类方法、装置、计算机设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了基于气象数据的分类方法、装置、计算机设备及存储介质。该分类方法包括：采集不同地区的气象数据；对所述气象数据进行数据预处理；采用Birch算法将以第一周期为采集周期的气象数据进行第一聚类处理；通过特征工程对第一聚类处理得到的第一聚类结果进行加工，得到以第二周期为采集周期的气象数据；采用k‑means算法将以第二周期为采集周期的气象数据进行第二聚类处理；对第二聚类处理得到的第二聚类结果进行对比分析，并根据对比分析结果将不同地区进行分类。本发明专利技术可根据不同地区的气象数据，对不同地区进行精确的分类。

Classification method, device, computer equipment and storage medium based on meteorological data

【技术实现步骤摘要】
基于气象数据的分类方法、装置、计算机设备及存储介质
本专利技术涉及分类领域，尤其涉及基于气象数据的分类方法、装置、计算机设备及存储介质。
技术介绍
气象数据是反映天气的一组数据，气象数据可分为气候资料和天气资料。气候资料通常所指的是用常规气象仪器和专业气象器材所观测到各种原始资料的集合以及加工、整理、整编所形成的各种资料。但随着现代气候的发展,气候研究内容不断扩大和深化，气候资料概念和内涵得以进一步的延伸，泛指整个气候系统的有关原始资料的集合和加工产品。天气资料是为天气分析和预报服务的一种实时性很强的气象资料。为了取得宝贵的气象数据，全世界各国都建立了各类气象观测站，如地面站、探空站、测风站、火箭站、辐射站、农气站和自动气象站等。我国建国以来，已建成类型齐全、分布广泛的台站网，台站总数达到2000多个。现有的官方气象数据一般是以城市为单位记录的，但并未对城市之间的天气相似性之间做进一步分析，无法将具有相似气候的城市精确的划分出来，无法让决策机构对具有相同气候的城市人民做出生产和生活更精确指导以及恰当的地区储备物资统筹。专本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于气象数据的分类方法，其特征在于，包括：/n采集不同地区的气象数据；/n对所述气象数据进行数据预处理；/n采用Birch算法将以第一周期为采集周期的气象数据进行第一聚类处理；/n通过特征工程对第一聚类处理得到的第一聚类结果进行加工，得到以第二周期为采集周期的气象数据；/n采用k-means算法将以第二周期为采集周期的气象数据进行第二聚类处理；/n对第二聚类处理得到的第二聚类结果进行对比分析，并根据对比分析结果将不同地区进行分类。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于气象数据的分类方法，其特征在于，包括：
采集不同地区的气象数据；
对所述气象数据进行数据预处理；
采用Birch算法将以第一周期为采集周期的气象数据进行第一聚类处理；
通过特征工程对第一聚类处理得到的第一聚类结果进行加工，得到以第二周期为采集周期的气象数据；
采用k-means算法将以第二周期为采集周期的气象数据进行第二聚类处理；
对第二聚类处理得到的第二聚类结果进行对比分析，并根据对比分析结果将不同地区进行分类。


2.根据权利要求1所述的基于气象数据的分类方法，其特征在于，所述对所述气象数据进行数据预处理，包括：
对所述气象数据进行筛选，获取可量化的气象数据；
对所述气象数据进行归一化处理。


3.根据权利要求1所述的基于气象数据的分类方法，其特征在于，所述采用Birch算法将以第一周期为采集周期的气象数据进行第一聚类处理，包括：
扫描所述气象数据，建立初始化的聚类特征树；
使用全局或半全局算法对聚类特征树的全部叶节点进行聚类。


4.根据权利要求1所述的基于气象数据的分类方法，其特征在于，所述通过特征工程对第一聚类处理得到的第一聚类结果进行加工，得到以第二周期为采集周期的气象数据，包括：
计算所述第一聚类结果中各个类别在第二周期出现的比例，得到以第二周期为采集周期的气象数据。


5.根据权利要求1所述的基于气象数据的分类方法，其特征在于，所述采用k-means算法将以第二周期为采集周期的气象数据进行第二聚类处理，包括：
先从样本集中随机选取k个样本作为簇中心；
计算所有样本与这k个簇中心的距离；
对于每一个样本，将其划分到与其距离最近的簇中心所在的簇中。


6.根据权利要求1所述的基...

【专利技术属性】
技术研发人员：侯琳，杨光，孙涛，刘增玉，郑楠，李一凡，刘又嘉，
申请(专利权)人：深圳雷霆应急科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44