一种大气可降水量反演方法、装置、电子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大气可降水量反演方法、装置、电子设备及存储介质。该方法包括：获取历史大气参数值以及对应的历史大气可降水量，构成大气可降水量反演训练样本；构建由自编码器和/或支持向量机组成的大气可降水量反演模型，并将训练样本输入至大气可降水量反演模型进行模型训练，得到目标反演模型；获取大气传感器观测的大气参数值，并将大气参数值输入至目标反演模型中，得到大气可降水量反演值。该方法可以在多种场景下反演大气可降水量，提高大气可降水量反演的适用性以及精度。提高大气可降水量反演的适用性以及精度。提高大气可降水量反演的适用性以及精度。

【技术实现步骤摘要】
一种大气可降水量反演方法、装置、电子设备及存储介质


[0001]本专利技术涉及计算机
，尤其涉及一种大气可降水量反演方法、装置、电子设备及存储介质。

技术介绍

[0002]气象灾害对电力行业危害很大，开展雷电预测、暴雨洪涝等方面研究十分必要。大气可降水量可以表征从地表到大气层顶水汽含量的垂直积分，反映大气中水汽的总含量。即大气可降水量是研究雷电预测、暴雨洪涝等气象灾害的重要方面之一。
[0003]目前大气可降水量的测量方法主要包括无线电探空法、地基探测法与卫星遥感反演法等。无线电探空法一般在每日0时与12时进行探测，并且受观测站分布稀疏影响，无法全天全区域测量大气可降水量。地基探测法主要包括地基GPS、地基微波辐射计与地基太阳辐射计探测等。但地基探测法也同样受观测站分布稀疏影响。
[0004]卫星遥感反演法可分为近红外反演法、热红外反演法和微波遥感反演法。其中，近红外反演法根据940纳米及其附近波段水汽吸收能力的差异来反演大气可降水量，仅可在白天使用。热红外反演法可全天时地探测陆地与海洋区域的大气可降水量，但由于热红外波段无法穿透云层，只能反演晴空大气可降水量。并且，热红外波段观测数据的空间分辨率较低，致使热红外反演法的反演精度偏低。微波遥感反演法能够穿透云雾，可全天候使用。但在微波波段，海表的比辐射率低于陆表，更容易区分出大气信息和表面辐射信息。因此，微波遥感反演法一般只用于探测海洋上空的大气可降水量。
[0005]综上所述，对于大气可降水量的反演问题，现有技术中的各种传统物理测量方法在使用时，存在不同程度的局限性，并且也无法保证大气可降水量反演的高精度。

技术实现思路

[0006]本专利技术提供了一种大气可降水量反演方法、装置、电子设备及存储介质，以提高大气可降水量反演的适用性以及精度。
[0007]根据本专利技术的一方面，提供了一种大气可降水量反演方法，该方法包括：
[0008]获取历史大气参数值以及对应的历史大气可降水量，构成大气可降水量反演训练样本；
[0009]构建由自编码器和/或支持向量机组成的大气可降水量反演模型，并将所述训练样本输入至所述大气可降水量反演模型进行模型训练，得到目标反演模型；
[0010]获取大气传感器观测的大气参数值，并将所述大气参数值输入至所述目标反演模型中，得到大气可降水量反演值。
[0011]根据本专利技术的另一方面，提供了一种大气可降水量反演装置，该装置包括：
[0012]训练样本生成模块，用于获取历史大气参数值以及对应的历史大气可降水量，构成大气可降水量反演训练样本；
[0013]反演模型构建模块，用于构建由自编码器和/或支持向量机组成的大气可降水量
反演模型，并将所述训练样本输入至所述大气可降水量反演模型进行模型训练，得到目标反演模型；
[0014]反演值确定模块，用于获取大气传感器观测的大气参数值，并将所述大气参数值输入至所述目标反演模型中，得到大气可降水量反演值。
[0015]根据本专利技术的另一方面，提供了一种电子设备，所述电子设备包括：
[0016]至少一个处理器；以及
[0017]与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
[0018]所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行本专利技术任一实施例所述的大气可降水量反演方法。
[0019]根据本专利技术的另一方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于使处理器执行时实现本专利技术任一实施例所述的大气可降水量反演方法。
[0020]本专利技术实施例的技术方案，通过获取历史大气参数值以及对应的历史大气可降水量，构成大气可降水量反演训练样本；构建由自编码器和/或支持向量机组成的大气可降水量反演模型，并将训练样本输入至大气可降水量反演模型进行模型训练，得到目标反演模型；获取大气传感器观测的大气参数值，并将大气参数值输入至目标反演模型中，得到大气可降水量反演值，解决了大气可降水量反演的问题，可以在多场景下使用，并提高大气可降水量反演的适用性以及精度。
[0021]应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本专利技术的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本专利技术的范围。本专利技术的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
附图说明
[0022]为了更清楚地说明本专利技术实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0023]图1是根据本专利技术实施例一提供的一种大气可降水量反演方法的流程图；
[0024]图2a是根据本专利技术实施例二提供的一种大气可降水量反演方法的流程图；
[0025]图2b是根据本专利技术实施例二提供的一种大气可降水量反演模型的结构示意图；
[0026]图3是根据本专利技术实施例三提供的一种大气可降水量反演装置的结构示意图；
[0027]图4是实现本专利技术实施例的大气可降水量反演方法的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
[0028]为了使本
的人员更好地理解本专利技术方案，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本专利技术保护的范围。
[0029]需要说明的是，本专利技术的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本专利技术的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
[0030]实施例一
[0031]图1是根据本专利技术实施例一提供的一种大气可降水量反演方法的流程图，本实施例可适用于预测气象灾害时，反演大气可降水量以进行气象研究的情况，该方法可以由大气可降水量反演装置来执行，该大气可降水量反演装置可以采用硬件和/或软件的形式实现，该大气可降水量反演装置可配置于电子设备如计算机中。如图1所示，该方法包括：
[0032]步骤110、获取历史大气参数值以及对应的历史大气可降水量，构成大气可降水量反演训练样本。
[0033]在本专利技术实施例的一个可选实施方式中，大气参数值，包括下述至少一项：对流层高层水汽含量、对流层中层水汽含量、大气中灰尘含量、大气中二本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种大气可降水量反演方法，其特征在于，包括：获取历史大气参数值以及对应的历史大气可降水量，构成大气可降水量反演训练样本；构建由自编码器和/或支持向量机组成的大气可降水量反演模型，并将所述训练样本输入至所述大气可降水量反演模型进行模型训练，得到目标反演模型；获取大气传感器观测的大气参数值，并将所述大气参数值输入至所述目标反演模型中，得到大气可降水量反演值。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，构建由自编码器和/或支持向量机组成的大气可降水量反演模型，包括：将所述自编码器作为所述大气可降水量反演模型的输入端；通过所述支持向量机，构建所述自编码器的输出特征，与大气可降水量之间的非线性关系；通过遗传算法，对所述支持向量机构建所述非线性关系时的正则化参数和径向基函数进行参数优化，得到所述大气可降水量反演模型。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述自编码器为多层堆叠降噪编码器。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，将所述训练样本输入至所述大气可降水量反演模型进行模型训练，得到目标反演模型，包括：将所述训练样本中的原始样本数据进行降噪处理，得到降噪样本数据；将所述降噪样本数据作为所述大气可降水量反演模型中所述多层堆叠降噪编码器的第一个降噪自动编码DA单元的输入数据，并进行降噪处理；在所述多层堆叠降噪编码器中，将当前DA单元的隐藏层作为下一个DA单元的输入数据，并将末位DA单元的隐藏层作为输出特征输入至所述支持向量机。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：获取与所述大气可降水量反演值对应的大气可降水量实际值，并根据所述大气可降水量实际值对所述大气可降水量反演值进行性能评价；筛选性能评价最优的大气可降水量反演值对应的目标反演模型，为基准...

【专利技术属性】
技术研发人员：张勇，杜伟，王艺博，郭骏，郭万舒，郭磊，李敏，王佳颖，杨国柱，郑思嘉，
申请(专利权)人：国网电力空间技术有限公司，
类型：发明
国别省市：