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申请/专利权人：中国民用航空飞行学院
摘要：本发明公开了一种人工智能统计预报方法、装置、设备及介质，具体是一种基于多元气象要素日变化下的机场能见度人工智能统计预报方式，能够解决不同视程障碍现象下，能见度受多元气象要素的影响各不同，而利用传统的天气学预报方法和数值模式的方法并不能有效关注能见度与各个要素之间的相关性，从而导致能见度预报与实况相比存在一些偏差的问题。能够智能化分析能见度与多元气象要素的相关性，提高能见度的预报水平。本方式基于不同的视程障碍现象分别建模，有效识别不同天气现象条件下各个气象要素与能见度的关系，能实现单点的能见度预测，且预测较其他传统算法精度更高。
主权项：1.一种人工智能统计预报方法，其特征在于；预报方法包括：步骤1，特征提取：将经过预处理的各个气象要素数据作为输入，利用RNN模型进行特征提取；步骤2，将能见度序列经RNN识别后提取出的局部特征作为MTS-Mixers模型的输入，通过使用RNN和MTS-Mixers相结合的模型，充分利用数据中的时序关系和重要特征，提高对实况能见度的预测准确性；步骤3，获取至少一年的历史实况能见度及对应时间段的各气象要素预报数据以及转化后的时间戳数据，对数据进行Z-score标准化处理，并将以上特征与RNN提取的特征进行叠加，以历史实况能见度数据作为目标值，根据各个天气现象选取最优气象因子预报数据和对应的实况能见度作为输入，分别划分训练集和测试集，构建新的MTS-Mixers模型对实况能见度进行训练、测试和评估；步骤4，选取最近10天各个气象要素的预测数据作为预报因子，计算上述变量均值、方差、最大值、最小值、不同时间窗口内的移动平均值或移动方差等特征；同时使用正弦和余弦函数来表示一天中的不同时刻各个气象要素的影响并对近10天的日变化特征进行滚动更新，得到各个气象要素的日变化特征，根据这些特征自动选取合适的预报模型，并利用构建新的MTS-Mixers模型对不同天气现象下能见度进行预测。
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百度查询： 中国民用航空飞行学院 人工智能统计预报方法、装置、设备及介质
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