一种基于自然语言处理技术的数据管理方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及数据管理技术领域，公开了一种基于自然语言处理技术的数据管理方法及系统，该方法包括：采集气象数据和用户的需求位置，获取需求位置的观测站点信息，根据观测站点信息判断需求位置的观测数据是否准确；当需求位置的观测数据准确时，输出需求位置的实时天气信息并进行天气预测；当需求位置的观测数据不准确时，获取第一预设观测站点数据，根据第一预设观测站点数据判断需求位置的观测站点数据是否稳定；当判定需求位置内的观测站点数据不稳定时，对观测站点信息进行调整，调整后输出需求位置的实时天气信息并进行天气预测。本发明专利技术改善了气象数据的质量，为用户提供了更精确的天气预测。确的天气预测。确的天气预测。

【技术实现步骤摘要】
一种基于自然语言处理技术的数据管理方法及系统


[0001]本专利技术涉及数据管理
，具体而言，涉及一种基于自然语言处理技术的数据管理方法及系统。

技术介绍

[0002]自然语言处理技术是使计算机能够理解和处理人类的自然语言。在这种数据管理方法中，自然语言处理技术用于从用户的自然语言输入中提取客户需求信息，实现人机交互，方便人们生产和生活。
[0003]当前在气象数据管理中实现了应用自然语言处理技术为用户提供简单了天气情况，包括实时天气与气象预测等。然而，现有的基于自然语言处理技术的气象数据管理方法主要集中于从互联网直接获取数据，并通过语言处理技术将信息传达给用户。这种方法缺少对所提供数据准确性的判断和评估。尽管现有方法在便捷性和用户体验方面取得了进展，但其局限性在于仅依赖于互联网数据源，而忽视了数据的可靠性问题。这可能导致用户收到不准确或不稳定的天气信息，对用户的决策和计划造成误导。
[0004]因此，有必要设计一种基于自然语言处理技术的数据管理方法及系统，用以解决当前面临的问题。

技术实现思路

[0005]鉴于此，本专利技术提出了一种基于自然语言处理技术的数据管理方法及系统，旨在解决当前自然语言技术在气象数据应用中存在的缺乏数据判断，易造成数据准确度不高影响用户体验的问题。
[0006]一个方面，本专利技术提出了一种基于自然语言处理技术的数据管理方法，包括：采集气象数据和用户的需求位置，获取所述需求位置的观测站点信息，根据所述观测站点信息判断所述需求位置的观测数据是否准确；所述观测数据的准确度由下式进行计算：P=α*N+β*P
‑
γ*Y；其中，N为观测站点数量，α为观测站点数量所占权重，α＞0；P为观测频率，β为观测频率所占权重，β＞0；Y为异常次数，γ为异常次数所占权重，γ＞0；且α+β+γ=1；当所述需求位置的观测数据准确时，输出所述需求位置的实时天气信息并进行天气预测；当所述需求位置的观测数据不准确时，获取第一预设观测站点数据，根据第一预设观测站点数据判断所述需求位置的观测站点数据是否稳定；当判定所述需求位置内的观测站点数据不稳定时，对所述观测站点信息进行调整，调整后输出所述需求位置的实时天气信息并进行天气预测。
[0007]进一步的，所述采集气象数据和用户的需求位置，获取所述需求位置的观测站点信息，根据所述观测站点信息判断所述需求位置的观测数据是否准确，包括：
所述观测站点信息包括观测站点数量N、观测频率P和异常次数N；预先设定准确度阈值P0，根据所述观测数据的准确度P与准确度阈值P0的大小关系判断所述需求位置内的观测数据是否准确；当P≥PO时，判定所述需求位置的观测数据准确，输出所述需求位置的实时天气信息并进行天气预测；当P＜PO时，判定所述需求位置的观测数据不准确，进一步判断所述需求位置的观测数据是否稳定。
[0008]进一步的，当判定所述需求位置的观测数据准确时，输出所述需求位置的实时天气信息并进行天气预测，包括：采集实时降水量S0，并预先设定第一预设降水量S1、第二预设降水量S2和第三预设降水量S3，且S1＜S2＜S3；预先设定第一预设降水等级D1、第二预设降水等级D2和第三预设降水等级D3，且D1＜D2＜D3；根据所述实时降水量S0与各预设降水量的大小关系，确定实时降水等级；当S1≤S0＜S2时，确定实时降水等级为D1；当S2≤S0＜S3时，确定实时降水等级为D2；当S3≤S0时，确定实时降水等级为D3。
[0009]进一步的，在确定实时降水等级为Di后，i=1，2，3，输出所述需求位置的实时天气信息并进行天气预测，还包括：获取湿度变化率
△
Q，预先设定第一预设湿度变化率
△
Q1、第二预设湿度变化率
△
Q2、第三预设湿度变化率
△
Q3和第四预设湿度变化率
△
Q4，且
△
Q1＜
△
Q2＜0＜
△
Q3＜
△
Q4；根据湿度变化率
△
Q与各预设湿度变化率的大小关系，对实时降水等级进行调整，将调整后的降水等级作为时间间隔T后的降水等级；当
△
Q1≤
△
Q＜
△
Q2时，将实时降水等级Di调低两级；当
△
Q2≤
△
Q＜0时，将实时降水等级Di调低一级；当0≤
△
Q＜
△
Q3时，将实时降水等级Di调高一级；当
△
Q3≤
△
Q＜
△
Q4时，将实时降水等级Di调高两级。
[0010]进一步的，对实时降水等级进行调整，将调整后的降水等级作为时间间隔T后的降水等级后，输出所述需求位置的实时天气信息并进行天气预测，还包括：获取实时风力数据F0，预先设定第一预设风力F1、第二预设风力F2和第三预设风力F3，且F1＜F2＜F3；预先设定第一预设调整系数A1、第二预设调整系数A2和第三预设调整系数A3，且A1＜A2＜A3；根据所述实时风力数据F0与各预设风力的大小关系选取调整系数对时间间隔T进行调整，获取调整后的时间间隔；当F1≤F0＜F2时，选取所述第三预设调整系数A3对所述时间间隔T进行调整，获取调整后的时间间隔为T*A3；当F2≤F0＜F3时，选取所述第二预设调整系数A2对所述时间间隔T进行调整，获取调整后的时间间隔为T*A2；当F3≤F0时，选取所述第一预设调整系数A1对所述时间间隔T进行调整，获取调整
后的时间间隔为T*A1。
[0011]进一步的，当判定所述需求位置的观测数据不准确，进一步判断所述需求位置的观测数据是否稳定，包括：获取第一预设观测站点数据的第一波动范围W0，所述需求位置的观测数据的波动范围W1，根据所述第一波动范围W0与需求位置的观测数据的波动范围W1的大小关系判断所述需求位置的观测站点数据是否稳定；当W1≤W0时，判断所述需求位置的观测数据稳定；当W1＞W0时，判断所述需求位置的观测数据不稳定。
[0012]进一步的，当判断所述需求位置的观测数据不稳定时，获取第一预设观测站点的海拔信息H1，获取所述需求位置的观测站点的平均海拔H0，根据所述海拔信息H1与平均海拔H0的大小关系，判断是否能将所述第一预设观测站点数据并入所述需求位置的观测数据；当0.9H0≤H1≤1.1H0时，判定可将所述第一预设观测站点数据并入所述需求位置的观测数据；当H1＜0.9H0或H1＞1.1H0时，判定不可将所述第一预设观测站点数据并入所述需求位置的观测数据，并对所述观测站点信息进行调整，调整后输出所述需求位置的实时天气信息并进行天气预测。
[0013]进一步的，当判定不可将所述第一预设观测站点数据并入所述需求位置的观测数据时，获取所述需求位置内的观测站点的平均观测频率P0，获取所述需求位置内的观测数据的波动范围W1与预设波动阈值Wmax的波动差值
△
W=W1...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于自然语言处理技术的数据管理方法，其特征在于，包括：采集气象数据和用户的需求位置，获取所述需求位置的观测站点信息，根据所述观测站点信息判断所述需求位置的观测数据是否准确；所述观测数据的准确度由下式进行计算：P=α*N+β*P
‑
γ*Y；其中，N为观测站点数量，α为观测站点数量所占权重，α＞0；P为观测频率，β为观测频率所占权重，β＞0；Y为异常次数，γ为异常次数所占权重，γ＞0；且α+β+γ=1；当所述需求位置的观测数据准确时，输出所述需求位置的实时天气信息并进行天气预测；当所述需求位置的观测数据不准确时，获取第一预设观测站点数据，根据第一预设观测站点数据判断所述需求位置的观测站点数据是否稳定；当判定所述需求位置内的观测站点数据不稳定时，对所述观测站点信息进行调整，调整后输出所述需求位置的实时天气信息并进行天气预测。2.根据权利要求1所述的基于自然语言处理技术的数据管理方法，其特征在于，所述采集气象数据和用户的需求位置，获取所述需求位置的观测站点信息，根据所述观测站点信息判断所述需求位置的观测数据是否准确，包括：所述观测站点信息包括观测站点数量N、观测频率P和异常次数N；预先设定准确度阈值P0，根据所述观测数据的准确度P与准确度阈值P0的大小关系判断所述需求位置内的观测数据是否准确；当P≥PO时，判定所述需求位置的观测数据准确，输出所述需求位置的实时天气信息并进行天气预测；当P＜PO时，判定所述需求位置的观测数据不准确，进一步判断所述需求位置的观测数据是否稳定。3.根据权利要求2所述的基于自然语言处理技术的数据管理方法，其特征在于，当判定所述需求位置的观测数据准确时，输出所述需求位置的实时天气信息并进行天气预测，包括：采集实时降水量S0，并预先设定第一预设降水量S1、第二预设降水量S2和第三预设降水量S3，且S1＜S2＜S3；预先设定第一预设降水等级D1、第二预设降水等级D2和第三预设降水等级D3，且D1＜D2＜D3根据所述实时降水量S0与各预设降水量的大小关系，确定实时降水等级；当S1≤S0＜S2时，确定实时降水等级为D1；当S2≤S0＜S3时，确定实时降水等级为D2；当S3≤S0时，确定实时降水等级为D3。4.根据权利要求3所述的基于自然语言处理技术的数据管理方法，其特征在于，在确定实时降水等级为Di后，i=1，2，3，输出所述需求位置的实时天气信息并进行天气预测，还包括：获取湿度变化率
△
Q，预先设定第一预设湿度变化率
△
Q1、第二预设湿度变化率
△
Q2、第三预设湿度变化率
△
Q3和第四预设湿度变化率
△
Q4，且
△
Q1＜
△
Q2＜0＜
△
Q3＜
△
Q4；根据湿度变化率
△
Q与各预设湿度变化率的大小关系，对实时降水等级进行调整，将调
整后的降水等级作为时间间隔T后的降水等级；当
△
Q1≤
△
Q＜
△
Q2时，将实时降水等级Di调低两级；当
△
Q2≤
△
Q＜0时，将实时降水等级Di调低一级；当0≤
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Q＜
△
Q3时，将实时降水等级Di调高一级；当
△
Q3≤
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Q＜
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Q4时，将实时降水等级Di调高两级。5.根据权利要求4所述的基于自然语言处理技术的数据管理方法，其特征在于，对实时降水等级进行调整，将调整后的降水等级作为时间间隔T后的降水等级后，输出所述需求位置的实时天气信息并进行天气预测，还包括：获取实时风力数据F0，预先设定第一预设风力F1、第二预设风力F2和第三预设风力F3，且F1＜F2＜F3；预先设定第一预设调整系数A1、第二预设调整系数A2和第三预设调整系数A3，且A1＜A2＜A3；根据所述实时风力数据F0与各预设风力的大小关系选取调整系数对时间间隔T进行调整，获取调整后的时间间隔；当F1≤F0＜F2时，选取所述第三预设调整系数A3对所述时间间隔T进行调整，获取调整后的时间间隔为...

【专利技术属性】
技术研发人员：邹阳溪，陈润平，黄勇，杨俊，
申请(专利权)人：深圳市银河系科技有限公司，
类型：发明
国别省市：