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申请/专利权人：浙江省气象服务中心
摘要：本发明公开了多源数据融合的交通气象风险预测和路线规划方法及系统，通过融合多时次的预报数据，结合电子地图的规划路径数据，利用综合风险等级算法，构建融合多时次预报数据的空间线路气象综合风险等级预测模型，为日常出行和亚运服务提供了综合性的气象服务系统；本发明基于数据挖掘开展交通气象风险模型研究，建立了满足一定准确率的道路气象风险模型；本发明基于云架构设计的系统自动生成发布，利用webGIS及多种开发技术实现了系统研发，生成了支持多终端，服务多场景的气象服务系统，并且低耦合，系统复用性高，后期平台拓展和系统移植成本低。
主权项：1.多源数据融合的交通气象风险预测方法，其特征在于：获取交通数据，并对交通风险进行分级，匹配对应时次历史气象数据的高影响因子，得到建模数据，构建气象风险预测的分类树模型，获取历史气象数据的高影响因子，并基于模型的分类节点进行递归地分离，生成分类树，估计各分类节点的交通风险等级类别概率，通过对分类节点的不纯度判定，寻求最优的高影响因子分割阈值，使得分类树不纯度达到最低，训练好的分类树模型获取气象数据的高影响因子，根据对应的分割阈值，生成对应类别的交通风险等级。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江省气象服务中心 多源数据融合的交通气象风险预测和路线规划方法及系统
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