一种冰雹预测方法、设备、介质及程序产品技术

本申请公开了一种冰雹预测方法、设备、介质及程序产品，涉及气象技术领域，包括获取神经网络模型；获取历史闪电特征变量数据和历史冰雹特征变量数据；将历史闪电特征变量数据和历史冰雹特征变量数据划分为对应特征变量的训练集和验证集；通过对应特征变量的训练集和验证集对神经网络模型进行训练，并将训练后的神经网络模型作为目标神经网络模型；获取当前闪电特征变量数据；根据目标神经网络模型确定动态加权损失函数；根据当前闪电特征变量数据以及动态加权损失函数对冰雹天气进行预测，得到冰雹预测参数。本申请技术减少单独以雷达反射率因子预报冰雹造成的误判，通过闪电特征数据指示因子，提高了冰雹的预测精度。

【技术实现步骤摘要】

本申请涉及气象，尤其涉及一种冰雹预测方法、设备、介质及程序产品。

技术介绍

1、目前的冰雹预报主要依赖于气象雷达和数值天气预报模型（ecmwf、europeancentre for medium-range weather forecasts），其主要预测方法基于降水强度、对流参数（如风切变）以及雷达回波（如最大反射率）。然而，这些方法存在时效性差、误报率高、对流强度估计不准确的缺点。

2、由于冰雹形成时间通常较短，而雷达完成一次体扫时间较长，单纯依靠传统雷达方法获得的信息不够快速；仅靠雷达回波进行冰雹识别，而业务最常用的是非偏振雷达，不能够提供云内粒子形状信息，容易将强降水误判为冰雹，导致误报率较高；冰雹的形成依赖于对流强度，然而现有的雷达回波和对流参数估计方法难以准确反映云内的能量分布和气流结构。

技术实现思路

1、本申请提供了一种冰雹预测方法、设备、介质及程序产品，方法包括获取神经网络模型；获取历史闪电特征变量数据和历史冰雹特征变量数据；将历史闪电特征变量数据和历史冰雹特征变量数据划分为对应本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种冰雹预测方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的冰雹预测方法，其特征在于，所述通过所述对应特征变量的训练集和验证集对所述神经网络模型进行训练之前，包括：

3.根据权利要求1所述的冰雹预测方法，其特征在于，所述通过所述对应特征变量的训练集和验证集对所述神经网络模型进行训练，包括：

4.根据权利要求1所述的冰雹预测方法，其特征在于，所述根据所述目标神经网络模型确定动态加权损失函数，包括：

5.根据权利要求4所述的冰雹预测方法，其特征在于，所述冰雹二分类损失函数；

6.根据权利要求4所述的冰雹预测方法，其特征...

【技术特征摘要】

1.一种冰雹预测方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的冰雹预测方法，其特征在于，所述通过所述对应特征变量的训练集和验证集对所述神经网络模型进行训练之前，包括：

3.根据权利要求1所述的冰雹预测方法，其特征在于，所述通过所述对应特征变量的训练集和验证集对所述神经网络模型进行训练，包括：

4.根据权利要求1所述的冰雹预测方法，其特征在于，所述根据所述目标神经网络模型确定动态加权损失函数，包括：

5.根据权利要求4所述的冰雹预测方法，其特征在于，所述冰雹二分类损失函数；

6.根据权利要求4所述的冰雹预测方法，其特征在于，所述冰雹时间预测损失函数；

7.根据权利要求4所述的冰雹预测方法，其特征在于，所述冰雹直径预测损失函数；

8.根据权利要求4所述的冰雹预测方法，其特征在于，所述冰雹位置预测损失函数；

9.根据权利要求4所述的冰雹预...

【专利技术属性】
技术研发人员：卢晶雨，刘羽，边晴云，
申请(专利权)人：苏州元脑智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：