基于图注意力网络和长短期记忆网络的浓雾短临趋势预警系统与方法技术方案

本发明专利技术涉及一种基于图注意力网络和长短期记忆网络的浓雾短临趋势预警系统与方法。其系统由多源异构气象数据采集单元、浓雾时空特征融合单元和可视化及决策预警单元组成；其方法的操作步骤包括：多源异构气象数据采集流程、时空特征融合流程和可视化及决策预警流程。采用本发明专利技术，将充分利用区域内所布局的相应传感设备，较大程度上提升浓雾短临趋势的预测准确率，及时做出相应预警，便于有关部门落实对应管控措施，最大程度降低因浓雾导致的人身财产损失。本发明专利技术系统面向实际生产生活中亟需解决的问题，性能出色，具有良好的社会经济价值，应用前景明朗。应用前景明朗。应用前景明朗。

【技术实现步骤摘要】
基于图注意力网络和长短期记忆网络的浓雾短临趋势预警系统与方法


[0001]本专利技术涉及一种浓雾短临趋势预警系统与方法，特别是一种基于图注意力网络与长短期记忆网络的浓雾短临趋势预警系统与方法。

技术介绍

[0002]浓雾天气因其能见度低的特点，易导致人员及财产损失，同时，由于其形成原因复杂、局地性强、有一定的突发性，较难通过人工经验预测、数值天气预报(NWP)等技术准确预测，因此围绕新兴技术，开展针对浓雾短临趋势的预警，有较强的社会经济价值和实用价值。浓雾短临趋势预警系统与方法，即从区域内所采集的各类气象数据中提取特征，并根据这些特征对浓雾短临趋势开展预测，进一步，根据预测结果做出对应决策预警。浓雾短临趋势预警融合了物联网、人工智能、深度学习、5G等众多前沿科技，是气象预测领域的一个研究热点，体现了“互联网+”的推进为传统气象行业带来的新业态。
[0003]目前，关于浓雾短临趋势预警的研究已有一定的研究成效，但是该项研究任务需同时满足普适性、鲁棒性、准确性、及时性等要求，导致多数研究方法仍有改进空间。可改进的主要问题包括：(1)忽略浓雾本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于图注意力网络和长短期记忆网络的浓雾短临趋势预警系统，其特征在于：包括多源异构气象数据采集单元(1)、浓雾时空特征融合单元(2)和可视化及决策预警单元(3)，所述多源异构气象数据采集单元(1)与浓雾时空特征融合单元(2)之间以有线或无线方式连接；所述浓雾时空特征融合单元(2)与可视化及决策预警单元(3)以有线方式连接。2.根据权利要求1所述的基于图注意力网络和长短期记忆网络的浓雾短临趋势预警系统，其特征在于：所述多源异构气象数据采集单元(1)包含：气象数据采集模块(1.1)和气象数据传输模块(1.2)，所述气象数据采集模块(1.1)连接气象数据传输模块(1.2)；所述气象数据传输模块(1.2)连接气象数据预处理模块(2.1)；所述气象数据采集模块(1.1)采集真实环境下区域内多个站点的多源异构气象数据，包括但不限于能见度、温度、湿度、风速、风向、降雨量和气压中的任一种或多种的组合，涉及的传感设备包括但不限于：能见度传感器、温度传感器、湿度传感器、风速传感器、风向传感器、雨量计和气压传感器中的任一种或多种的组合；所述气象数据传输模块(1.2)对所采集气象数据进行格式转换，并通过对应传输方式完成数据传输，其中通信方式包括但不限于：3G/4G/5G、NB
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IoT、LoRa、ZigBee、Wi
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Fi、蓝牙等一种或多种的组合。3.根据权利要求1所述的基于图注意力网络和长短期记忆网络的浓雾短临趋势预警系统，其特征在于：所述浓雾时空特征融合单元(2)包含：气象数据预处理模块(2.1)、浓雾空间特征提取模块(2.2)和时空特征融合模块(2.3)，所述气象数据预处理模块(2.1)连接气象数据传输模块(1.2)和浓雾空间特征提取模块(2.2)；所述浓雾空间特征提取模块(2.2)连接时空特征融合模块(2.3)和区域性浓雾可视化展示模块(3.2)；所述时空特征融合模块(2.3)连接浓雾短临趋势预测模块(3.1)；所述气象数据预处理模块(2.1)对经气象数据传输模块(1.2)的气象数据进行格式转换与数据质量检查，并进行对数据缺失值填补、归一化等预处理工作，以完成后续特征提取工作；所述浓雾空间特征提取模块(2.2)对上传得到的多源异构气象数据进行空间特征提取并计算各站点间的注意力得分；所述时空特征融合模块(2.3)进一步从空间特征信息中面向时间特征进行特征提取及融合，实现特征级融合，得到浓雾天气的时空特征。4.根据权利要求1所述的基于图注意力网络和长短期记忆网络的浓雾短临趋势预警系统，其特征在于：所述可视化及决策预警单元(3)包含：浓雾短临趋势预测模块(3.1)、区域性浓雾可视化展示模块(3.2)和决策预警模块(3.3)，所述浓雾短临趋势预测模块(3.1)连接时空特征融合模块(2.3)和区域性浓雾可视化展示模块(3.2)；所述区域性浓雾可视化展示模块(3.2)连接空间特征提取模块(2.2)和决策预警模块(3.3)；所述浓雾短临趋势预测模块(3.1)，根据时空特征融合模块得到的浓雾天气的时空特征，对区域内多个气象站点的浓雾短...

【专利技术属性】
技术研发人员：应嘉顺，张金艺，
申请(专利权)人：上海大学，
类型：发明
国别省市：