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申请/专利权人：北京达道至简科技有限公司
摘要：本发明公开了一种基于多类型极端天气的时空业务数据预警方法，包括：获取多类型极端天气对应的历史监测数据；按照时间维度及空间维度进行标准化处理，通过时空双重匹配算法并行计算融合数据；筛选受到每种极端天气影响的业务数据并进行回归模拟分析；基于回归模拟分析的结果筛选重要属性特征；分别构建多层级指标体系；将每种极端天气的历史监测指标及每种极端天气所影响的业务指标数据融合，基于融合后的指标数据对其中的时间数据进行分块处理，通过空间矩阵匹配极端天气与业务数据的空间位置；为每种极端天气建立机器学习风险预警模型；基于机器学习风险预警模型进行时空业务数据预警。
主权项：1.一种基于多类型极端天气的时空业务数据预警方法，其特征在于，包括：S1，获取多类型极端天气对应的历史监测数据；S2，将获取的所述历史监测数据、未来多类型极端天气预报的天气数据及时空业务数据按照时间维度及空间维度进行标准化处理，通过时空双重匹配算法并行计算融合数据；S3，基于每种所述极端天气的所述历史监测数据和所述行政区划边界范围数据筛选所述时空业务数据中受到每种所述极端天气影响的业务数据，并对每种所述极端天气所影响的业务数据进行回归模拟分析；S4，基于每种所述极端天气的所述历史监测数据及受到每种所述极端天气影响的所述业务数据的所述回归模拟分析的结果筛选重要属性特征；基于极端天气数据及业务数据特点分别构建针对所述重要属性特征的多层级指标体系；S5，将每种所述极端天气的历史监测指标及每种所述极端天气所影响的业务指标数据融合，基于融合后的指标数据对其中的时间数据进行分块处理，通过空间矩阵匹配极端天气与业务数据的空间位置；S6，为每种所述极端天气建立机器学习风险预警模型，所述机器学习风险预警模型包括：暴雨天气业务风险预警模型、暴雪天气业务风险预警模型、大风天气业务风险预警模型、台风天气业务风险预警模型、低温天气业务风险预警模型和高温业务风险预警模型；S7，基于所述机器学习风险预警模型进行时空业务数据预警。
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百度查询： 北京达道至简科技有限公司 一种基于多类型极端天气的时空业务数据预警方法和系统
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