【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种面向城市温度预测的多源异构数据融合处理方法，属于电数字数据处理。
技术介绍
1、当前面向城市温度预测的主流技术方式，是构建在数据驱动的逻辑之上，其核心是通过融合尽可能多来源的异构数据，例如固定的气象站点，卫星遥感图像，移动的物联网络以及社会行为数据，再利用机器学习或深度学习模型进行训练，以期获得对城市温度等环境参量的高精度预测。
2、然而，当此种依赖多源数据完整性的处理方式，被置于城市实际运行中不可避免的复杂动态情境下时，一种长期被业界默认接受的隐性代价便凸显出来；具体而言，在一次典型的夏季午后强对流天气事件中，一片积雨云的快速移入会引发一连串的连锁数据失效，例如光学遥感卫星因云层遮蔽而数据中断，部分低成本物联网传感器因雨水侵入而读数异常，市民出行模式的骤变亦使其关联的行为数据失去了一般性规律，这种输入特征向量的大规模非线性畸变，直接导致了高度依赖这些数据进行拟合的预测模型，其输出结果变得不可靠甚至与物理现实相悖。
3、面对这一挑战，最直观的改进思路，其一是寄望于部署更高规格更强鲁棒性的传感硬件...
【技术保护点】
1.一种面向城市温度预测的多源异构数据融合处理方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种面向城市温度预测的多源异构数据融合处理方法，其特征在于，步骤a中热力势标定图上任一位置点的值，是通过如下运算获得的：基于位置点是否接收到太阳直射确定直射光照因子，和基于位置点的天空开阔度确定天空散射光因子，将直射光照因子与天空散射光因子进行加权组合，并依据位置点对应的地物材质吸收率系数对该加权组合结果进行乘性修正。
3.根据权利要求1所述的一种面向城市温度预测的多源异构数据融合处理方法，其特征在于，步骤b和步骤d中修正函数的修正强度，其定义为一个...
【技术特征摘要】
1.一种面向城市温度预测的多源异构数据融合处理方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种面向城市温度预测的多源异构数据融合处理方法，其特征在于，步骤a中热力势标定图上任一位置点的值，是通过如下运算获得的：基于位置点是否接收到太阳直射确定直射光照因子，和基于位置点的天空开阔度确定天空散射光因子，将直射光照因子与天空散射光因子进行加权组合，并依据位置点对应的地物材质吸收率系数对该加权组合结果进行乘性修正。
3.根据权利要求1所述的一种面向城市温度预测的多源异构数据融合处理方法，其特征在于，步骤b和步骤d中修正函数的修正强度，其定义为一个地理距离影响函数与一个热力势差影响函数的乘积，其运算规则为：，其中，i为一实测温度点，j为一目标点，为实测温度点与目标点之间的地理距离，与分别为两点在热力势标定图上的值，为一距离衰减参数，为热力势衰减参数。
4.根据权利要求1所述的一种面向城市温度预测的多源异构数据融合处理方法，其特征在于，步骤c中对热力势衰减参数进行动态调整，具体为：当残差在高热力势区域与低热力势区域间的平均值差异增大时，增大热力势衰减参数的值；当残差在高热力势区域与低热力势区域间的平均值差异减小时，减小热力势衰减参数的值。
5.根据权利要求1所述的一种面向城市温度预测的多源异构数据融合处理方法，其特征在于...
【专利技术属性】
技术研发人员：樊成亮，张翠媛，陈洁，廖云丹，周孝清，
申请(专利权)人：广州大学，
类型：发明
国别省市：
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