【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于时间序列预测方法，具体涉及基于自相关多尺度混合机制的气象灾害预测方法。
技术介绍
1、全球气候变化和极端天气事件的日益频繁确实对人类生活和经济活动产生了深远的影响，准确预测气象灾害情况对于多个领域至关重要。准确的预测可以减少自然灾害带来的损失，优化资源配置，提高生产效率。尽管气象学和气候科学取得了巨大进步，但极端天气预测仍面临许多挑战，这些挑战包括数据的获取和处理、模型的准确性、预测的时效性以及跨学科的整合等。
2、传统统计方法主要依赖历史数据的相关性分析来进行预测，而数值模型则通过复杂的物理方程来模拟大气状态的变化，这些模型需要大量的计算资源，并且对初始条件非常敏感。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是提供了基于自相关多尺度混合机制的气象灾害预测方法，能够精准快速的预测气象灾害。
2、本专利技术所采用的技术方案是，基于自相关多尺度混合机制的气象灾害预测方法，具体按照以下步骤实施：
3、步骤1，数据预处理；
4、步骤2，奇异谱
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【技术保护点】
1.基于自相关多尺度混合机制的气象灾害预测方法，其特征在于，具体按照以下步骤实施：
2.根据权利要求1所述的基于自相关多尺度混合机制的气象灾害预测方法，其特征在于，所述步骤1中，对输入的时间序列数据进行多尺度采样，生成多尺度观察集；首先对输入的数据进行下采样，得到不同尺度的时序数据，下采样采用的方法是平均池化，将原始序列平均分为2m个小段，m代表尺度，然后对该小段求取平均值。
3.根据权利要求2所述的基于自相关多尺度混合机制的气象灾害预测方法，其特征在于，所述步骤1中的多尺度采样具体按照以下步骤实施：
4.根据权利要求1所述的基于自...
【技术特征摘要】
1.基于自相关多尺度混合机制的气象灾害预测方法，其特征在于，具体按照以下步骤实施：
2.根据权利要求1所述的基于自相关多尺度混合机制的气象灾害预测方法，其特征在于，所述步骤1中，对输入的时间序列数据进行多尺度采样，生成多尺度观察集；首先对输入的数据进行下采样，得到不同尺度的时序数据，下采样采用的方法是平均池化，将原始序列平均分为2m个小段，m代表尺度，然后对该小段求取平均值。
3.根据权利要求2所述的基于自相关多尺度混合机制的气象灾害预测方法，其特征在于，所述步骤1中的多尺度采样具体按照以下步骤实施：
4.根据权利要求1所述的基于自相关多尺度混合机制的气象灾害预测方法，其特征在于，所述步骤2中，基于步骤1得到的时间序列数据构建轨迹矩阵，将序列数据通过滑动窗口转换成多个向量；接着对轨迹矩阵进行奇异值分解，得到左奇异向量、奇异值和右奇异向量；奇异值按照大小降序排列，反映了各个成分在时间序列中的重要性；通过分析奇异值的大小，将分解得到的成分分为不同的组；根据分组结果，选择代表季节性变化和趋势变化的成分进行重构；最后分析和比较重构的序列，识别出代表季节性变化的序列...
【专利技术属性】
技术研发人员：范鹏，李阳，刘勇，蔡学强，苗壮，张庆华，王华宾，沙子涵，
申请(专利权)人：国网陕西省电力有限公司延安供电公司，
类型：发明
国别省市：
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