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申请/专利权人：江西省气象数据中心(江西省气象档案馆)

摘要：本发明提供了一种疑误数据处理模型训练方法、系统、计算机及存储介质，该方法包括：获取原始历史疑误数据，并根据观测要素对原始历史疑误数据进行分类处理，以生成若干对应的特征数据表，每一特征数据表均包括目标值以及若干特征值；依次对目标值以及若干特征值添加标注值，以生成对应的目标特征数据表，并将目标特征数据表存储至目标文档中；基于目标文档对预设决策树机器学习算法进行训练，并训练出对应的决策树模型，以使决策树模型处理实时生成的疑误数据。通过上述方式能够省去人工手动对疑误数据的处理分析过程，从而能够自动的、全面的对疑误数据进行处理，大幅提升了疑误数据的处理效率。

主权项：1.一种疑误数据处理模型训练方法，其特征在于，所述方法包括：获取原始历史疑误数据，并根据观测要素对所述原始历史疑误数据进行分类处理，以生成若干对应的特征数据表，每一所述特征数据表均包括目标值以及若干特征值；依次对所述目标值以及若干所述特征值添加标注值，以生成对应的目标特征数据表，并将所述目标特征数据表存储至目标文档中；基于所述目标文档对预设决策树机器学习算法进行训练，并训练出对应的决策树模型，以使所述决策树模型处理实时生成的疑误数据；所述根据观测要素对所述原始历史疑误数据进行分类处理，以生成若干对应的特征数据表的步骤包括：当获取到所述原始历史疑误数据时，检测出所述原始历史疑误数据包含的观测要素，并对所述观测要素进行拆分处理，以将所述原始历史疑误数据拆分成若干对应的观测要素数据集，每一所述观测要素分别对应一个所述观测要素数据集，所述观测要素包括气温、气压、风向、风速、相对湿度、蒸发量、日照、能见度以及地温；逐一识别出每一所述观测要素数据集包含的若干特征值，并根据若干所述特征值预测出对应的目标值，以根据所述目标值以及若干所述特征值生成所述特征数据表；所述逐一识别出每一所述观测要素数据集包含的若干特征值，并根据若干所述特征值预测出对应的目标值的步骤包括：筛选出每一所述观测要素数据集中的若干特征值包含的特征信息，所述特征信息包括质控结果描述信息、与所述质控结果描述信息对应的疑误类型信息以及观测要素信息；建立所述质控结果描述信息、所述疑误类型信息以及所述观测要素信息三者之间的映射关系，所述映射关系具有唯一性，所述疑误类型信息包括错误、可疑以及缺测，所述观测要素信息包括观测值；根据所述映射关系在预设结论数据库中预测出对应的目标处理方式，并将所述目标处理方式的处理结果设定为所述目标值；所述根据所述映射关系在预设结论数据库中预测出对应的目标处理方式的步骤包括：当获取到所述映射关系时，根据所述映射关系查找出与当前所述观测要素数据集对应的目标观测站点，并确定出当前所述观测要素数据集在所述目标观测站点中的目标观测要素，所述目标观测站点包括国家站以及区域站；根据所述目标观测要素在所述预设结论数据库中预测出对应的所述目标处理方式。

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