一种气象要素预测方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术实施例公开了一种气象要素预测方法、装置、设备及存储介质，基于待预测气象站点所对应气象要素图在历史时刻的历史节点属性信息、历史源属性信息和历史边属性信息确定目标时刻的预测节点属性信息、预测源属性信息和预测边属性信息，然后基于目标时刻的预测节点属性信息、预测源属性信息和预测边属性信息，确定待预测气象站点的气象要素在目标时刻的目标气象要素信息，使得确定的气象要素更加符合物理规律，提高了预测结果的准确度。提高了预测结果的准确度。提高了预测结果的准确度。

【技术实现步骤摘要】
一种气象要素预测方法、装置、设备及存储介质


[0001]本专利技术实施例涉及气象领域，尤其涉及一种气象要素预测方法、装置、设备及存储介质。

技术介绍

[0002]气象要素如温度、湿度、风速等对工业、农业和人们的日常生活具有重要的影响，因此气象要素的预测在各行各业都有广泛的使用需求。
[0003]现有技术中也存在一些预测气象要素的方法，但准确性较差。

技术实现思路

[0004]本专利技术实施例提供一种气象要素预测方法、装置、设备及存储介质，可以提高气象要素预测结果的准确度。
[0005]第一方面，本专利技术实施例提供了一种气象要素预测方法，包括：
[0006]获取待预测气象站点所对应气象要素图在历史时刻的历史节点属性信息、历史源属性信息和历史边属性信息；
[0007]将所述历史节点属性信息、历史源属性信息和历史边属性信息输入目标气象要素预测模型，获取所述目标气象要素预测模型输出的目标时刻的预测节点属性信息、预测源属性信息和预测边属性信息；
[0008]根据所述目标时刻的预测节点属性信息、预测源属性信息和预测边属性信息，确定所述待预测气象站点的气象要素在目标时刻的目标气象要素信息。
[0009]第二方面，本专利技术实施例还提供了一种气象要素预测装置，包括：
[0010]属性信息获取模块，用于获取待预测气象站点所对应气象要素图在历史时刻的历史节点属性信息、历史源属性信息和历史边属性信息；
[0011]属性信息输入模块，用于将所述历史节点属性信息、历史源属性信息和历史边属性信息输入目标气象要素预测模型，获取所述目标气象要素预测模型输出的目标时刻的预测节点属性信息、预测源属性信息和预测边属性信息；
[0012]目标信息确定模块，用于根据所述目标时刻的预测节点属性信息、预测源属性信息和预测边属性信息，确定所述待预测气象站点的气象要素在目标时刻的目标气象要素信息。
[0013]第三方面，本专利技术实施例还提供了一种电子设备，包括：
[0014]一个或多个处理器；
[0015]存储器，用于存储一个或多个程序；
[0016]当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时实现如第一方面所述的方法。
[0017]第四方面，本专利技术实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如第一方面所述的方法。
[0018]本专利技术实施例提供一种气象要素预测方法、装置、设备及存储介质，基于待预测气象站点所对应气象要素图在历史时刻的历史节点属性信息、历史源属性信息和历史边属性信息确定目标时刻的预测节点属性信息、预测源属性信息和预测边属性信息，然后基于目标时刻的预测节点属性信息、预测源属性信息和预测边属性信息，确定待预测气象站点的气象要素在目标时刻的目标气象要素信息，使得确定的气象要素更加符合物理规律，提高了预测结果的准确度。
附图说明
[0019]图1为本专利技术实施例一提供的一种气象要素预测方法的流程图；
[0020]图2为本专利技术实施例一提供的一种气象要素图的示意图；
[0021]图3为本专利技术实施例二提供的一种气象要素预测方法的流程图；
[0022]图4为本专利技术实施例三提供的一种气象要素预测装置的结构图；
[0023]图5为本专利技术实施例四提供的一种电子设备的结构图。
具体实施方式
[0024]下面结合附图和实施例对本专利技术作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本专利技术，而非对本专利技术的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本专利技术相关的部分而非全部结构。
[0025]在更加详细地讨论示例性实施例之前应当提到的是，一些示例性实施例被描述成作为流程图描绘的处理或方法。虽然流程图将各项操作(或步骤)描述成顺序的处理，但是其中的许多操作可以被并行地、并发地或者同时实施。此外，各项操作的顺序可以被重新安排。当其操作完成时所述处理可以被终止，但是还可以具有未包括在附图中的附加步骤。所述处理可以对应于方法、函数、规程、子例程、子程序等等。此外，在不冲突的情况下，本专利技术中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
[0026]实施例一
[0027]图1为本专利技术实施例一提供的一种气象要素预测方法的流程图，本实施例可适用于预测气象站点在未来时刻的气象要素值，气象要素可以包括但不限于温度、湿度、风速等。该方法可以由气象要素预测装置来执行，该装置可以由软件和/或硬件的方式来实现，并可集成在电子设备中，该电子设备可以是具备数据处理功能的终端，例如可以是手机、平板、笔记本等移动终端，也可以是台式机等固定终端或服务器。如图1所示，该方法具体包括如下步骤：
[0028]S110、获取待预测气象站点所对应气象要素图在历史时刻的历史节点属性信息、历史源属性信息和历史边属性信息。
[0029]待预测气象站点可以根据实际需要选择，实施例不作具体限定。历史时刻为当前时刻之前的一个或多个时刻，例如当前时刻为14:30，历史时刻可以是14:00、13:30或13:00等。气象要素图是基于气象站点和气象站点的地理位置信息构建的图结构，包括节点和边。可选的，可以将气象站点作为气象要素图的节点，气象要素图中每一个节点代表一个气象站点。气象站点是采集气象要素数据的站点，位于不同的地理位置。气象要素图的边可以根据节点的位置信息确定。可选的，可以将气象站点的地理位置信息作为节点的位置信息。示
例性的，参考图2，图2为本专利技术实施例一提供的一种气象要素图的示意图，图2示意性的给出了四个节点，分别为节点A、节点B、节点C和节点D，代表不同的气象站点，边AB、边AC、边CD和边DB可以基于节点A、节点B、节点C和节点D的位置信息确定。实际应用中节点和边的数量可以更多。为了便于描述，也可以将气象要素图表示为G(n,e)，其中，G表示气象要素图，n表示该气象要素图包含的节点的数量，e表示该气象要素图包含的边的数量。
[0030]节点和边都可以包含多种属性信息，节点属性信息可以是节点中与时间有关的属性信息，例如可以包括节点对应的温度、湿度或风速等，也可以将节点属性信息记为节点的第一属性信息。源属性信息可以是节点中与时间无关的属性信息，例如可以包括节点的经度和纬度，也可以将源属性信息记为节点的第二属性信息。边属性信息可以是反映两个节点相对位置关系的信息，例如可以包括边所对应的两个节点之间的距离。可选的，可以将气象要素图中各节点的属性信息和边的属性信息存储在一个多维数组或多维矩阵中，方便查找和获取。历史节点属性信息、历史源属性信息和历史边属性信息分别为气象要素图在历史时刻对应的属性信息。
[0031]S120、将所述历史节点属性信息、历史源属性信息和历史边属性信息输入目标气象要素预测模型，获取所述目标气象要素预测模型输出的目标时刻的预测节点属性信息、预测源属性信息和预测边属性信息。
[0032]目标气象要素预测模型是本实施例预先训练好的用于预测本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种气象要素预测方法，其特征在于，包括：获取待预测气象站点所对应气象要素图在历史时刻的历史节点属性信息、历史源属性信息和历史边属性信息；将所述历史节点属性信息、历史源属性信息和历史边属性信息输入目标气象要素预测模型，获取所述目标气象要素预测模型输出的目标时刻的预测节点属性信息、预测源属性信息和预测边属性信息；根据所述目标时刻的预测节点属性信息、预测源属性信息和预测边属性信息，确定所述待预测气象站点的气象要素在目标时刻的目标气象要素信息。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标气象要素预测模型的确定过程如下：将历史采样时刻对应的气象要素图的节点属性信息、源属性信息和边属性信息输入第一气象要素预测模型，得到所述节点属性信息在所述历史采样时刻下的空间变化信息；根据所述空间变化信息、节点属性信息、源属性信息和边属性信息，确定目标采样时刻对应的气象要素图的目标节点属性信息、目标源属性信息和目标边属性信息；确定所述目标节点属性信息和所述目标采样时刻对应的真实节点属性信息的第一损失值、所述目标源属性信息和所述目标采样时刻对应的真实源属性信息的第二损失值以及所述目标边属性信息和所述目标采样时刻对应的真实边属性信息的第三损失值；根据所述第一损失值、第二损失值和第三损失值，对所述第一气象要素预测模型进行反向传播，得到目标气象要素预测模型。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述气象要素图通过如下方式生成：获取待预测的气象站点以及各所述气象站点的地理信息，所述地理信息包括所述气象站点的地理位置信息；将所述气象站点作为所述气象要素图的节点，以及将所述气象站点的地理位置信息作为对应节点的位置信息；根据两个所述节点的位置信息，确定两个所述节点之间的距离，并根据所述距离生成两个所述节点之间的边，得到所述气象要素图。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述空间变化信息包括所述节点属性信息在所述历史采样时刻下的空间微分，所述空间微分包括一阶空间微分和二阶空间微分。5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一损失值、第二损失值和第三损失值，对所述第一气象要素预测模型进行反向传播，得到目标气象要素预测模型，包括：累加所述第一损失值、第二损失值和第三损失值，得到综合损失值；当所述综合损失值满足训练终止条件时，停止训练，并将当前的第一气象要素预测模型记为目标气象要素预测模...

【专利技术属性】
技术研发人员：郜杰，苏仲岳，闫正，
申请(专利权)人：上海眼控科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：