System.ArgumentOutOfRangeException: 索引和长度必须引用该字符串内的位置。 参数名: length 在 System.String.Substring(Int32 startIndex, Int32 length) 在 zhuanliShow.Bind() 联合预警模型的构建与更新方法、联合预警方法及装置制造方法及图纸_技高网

联合预警模型的构建与更新方法、联合预警方法及装置制造方法及图纸

技术编号:43538037 阅读:4 留言:0更新日期:2024-12-03 12:20
本发明专利技术提供一种联合预警模型的构建与更新方法、联合预警方法及装置,其中,包括以下步骤:根据验证指标对监测区域的各历史雷暴发生数据进行验证,在获得各先验数值后,构建联合预警模型;预设时间阈值内的各云/地闪监测数据经验证指标验证以获得各当前验证数值;将当前验证数值与选定先验数值进行对比,若当前验证数值大于选定先验数值,将当前验证数值替换选定先验数值,并迭代更新联合预警模型。本发明专利技术可以解决监测区域中雷暴事件较少情况下难以有效得到复杂模型的多参数数值的问题,采用尽可能减少参数输入、训练和依托其他地域雷暴数据建立通用模型,然后在业务正常运行的同时在不同地区地形下迭代更新模型参数,直至收敛,从而获得适用于该监测区域的联合预警模型。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及一种模型处理方法,尤其是一种联合预警模型的构建与更新方法、联合预警方法及装置


技术介绍

1、闪电会造成人员伤亡、牲畜死亡、房屋和森林火灾。它也是电磁干扰和破坏电子电路、建筑物和其他暴露的人造结构的主要来源。然而,大气中的电荷分布是极其复杂和动态变化的,闪电的产生依赖于云内部或云与地面之间的电荷分布不均,这种不均匀性的形成和演变是难以准确预测的。

2、由于雷暴生命周期短、范围小,而业务数值预报模式时空扩展性小以及水平和垂直分辨率较低,并且会存在时间和空间的偏差。由于强对流天气的发生、发展具有突发性和局地性,因此雷电数小时内预测预警更多地借助于实时监测手段。而大气电场仪是一种无定向探测设备,无法探知雷暴发生具体方位,而且对环境因素引起电荷变化非常敏感。同样闪电定位仪数据记录的是已经发生的闪击事件,其对于雷电预警而言时效较差,因此考虑根据电场和闪电定位数据存在的时间和空间关系进行雷暴预警区域的联合预警。

3、然而,由于计算硬件能力和时间的限制,现有的雷暴预警模型都是由有限区域内探测数据作为训练数据,而雷暴预警能力较好的模型需要面临使用多算法下的多参数的迭代收敛问题,对于雷暴事件较少的监测区域,可用于进行模型训练的数据就更为缺乏,因此,如何解决监测区域中雷暴事件较少情况下难以有效得到复杂模型的多参数数值的情况,是亟待解决的技术问题。


技术实现思路

1、针对上述问题中存在的不足之处,本专利技术提供一种可以解决监测区域中雷暴事件较少情况下难以有效得到复杂模型的多参数数值的问题,从而获得适用于该监测区域的联合预警模型的联合预警模型的构建与更新方法、联合预警方法及装置。

2、为实现上述目的,第一方面,本专利技术提供一种联合预警模型的构建与更新方法,包括以下步骤:

3、根据验证指标对监测区域的各历史雷暴发生数据进行验证,在获得各先验数值后,构建联合预警模型;

4、预设时间阈值内的各云/地闪监测数据经验证指标验证以获得各当前验证数值;

5、将当前验证数值与选定先验数值进行对比,若当前验证数值大于选定先验数值,将当前验证数值替换选定先验数值,并迭代更新联合预警模型。

6、在其中一个实施例中,在所述将当前验证数值与选定先验数值进行对比,若当前验证数值大于选定先验数值,将当前验证数值替换选定先验数值,并迭代更新联合预警模型中,包括:

7、在所述联合预警模型中选择至少一个先验数值作为选定先验数值;

8、将所述当前验证数值与至少一个所述选定先验数值进行比较,若所述当前验证数值大于所述选定先验数值,将所述当前验证数值更换为所述选定先验数值,以迭代更新联合预警模型。

9、在其中一个实施例中,所述验证指标至少包括雷暴命中率、雷暴错报率与雷暴虚报率;

10、各所述先验数值中包括与其相对应的雷暴命中率值、雷暴错报率值与雷暴虚报率值;

11、各所述当前验证数值中包括与其相对应的雷暴命中率值、雷暴错报率值与雷暴虚报率值。

12、在其中一个实施例中,在所述将所述当前验证数值与至少一个所述选定先验数值进行比较,若所述当前验证数值大于所述选定先验数值,将所述当前验证数值更换为所述选定先验数值,以迭代更新联合预警模型中,还包括:

13、获得各所述当前验证数值中雷暴命中率值、雷暴错报率值与雷暴虚报率值之和的平均值,并将其定义为当前平均值;

14、获得所述选定先验证数值中的雷暴命中率值、雷暴错报率值与雷暴虚报率值之和的平均值,并将其定义为选定平均值;

15、将所述当前平均值与所述选定平均值进行比对,若所述当前平均值大于所述选定平均值,将与所述当前平均值相对应的所述当前验证数值更换为与所述选定平均值相对应的所述选定先验证数值,以迭代更新当前的联合预警模型,直至收敛。

16、第二方面,本专利技术还提供一种联合预警方法,包括以下步骤:

17、根据预设时间阈值,获得监测区域内至少一个闪电定位仪采集到的多个云/地闪监测数据、以及至少一个大气电场仪采集到的多个电场强度变化数据;

18、根据各云/地闪监测数据获得雷暴云区域间的雷暴云轨迹连通方案后,构建包含有雷暴云追踪轨迹的动态预测信息的雷暴云运动轨迹外推模型;

19、消除各电场强度变化数据中的数据残差后,构建电场预警模型,并根据预设条件生成至少包括电场幅值与电场差分值的电场预警信息;

20、根据雷暴云追踪轨迹的动态预测信息与电场预警信息进行联合预警,其中,包括上述的联合预警模型的构建与更新方法的步骤。

21、在其中一个实施例中,在所述根据各云/地闪监测数据获得雷暴云区域间的雷暴云轨迹连通方案中,包括:根据各云/地闪定位监测数据中的雷暴坐标点,获得雷暴云范围图,包括:

22、获得各云/地闪定位监测数据中相邻两个雷暴坐标点之间的云/地闪间的距离值;

23、对多个距离值进行曲线拟合,得到拟合曲线;

24、在拟合曲线中,取每个点向前向后的等长区间,并计算方差,取分布方差,以获得距离曲线拐点;

25、根据距离曲线拐点计算获得聚类模型的输入参数;

26、根据聚类模型的输入参数进行密度聚类,获得与云/地闪监测数据相对应的雷暴云结构;

27、采用置信椭圆或quickhull算法对雷暴云结构进行划分,以获得雷暴云范围图。

28、在其中一个实施例中,在所述根据各云/地闪监测数据获得雷暴云区域间的雷暴云轨迹连通方案中,还包括:

29、根据各云/地闪监测数据的采集时序对雷暴发生时序状态进行递进分类;

30、计算相邻时次间任意两个雷暴云范围图的适合度;

31、根据获得的多个适合度构建适合度矩阵;

32、采用维特比动态规划算法或匈牙利匹配算法得到雷暴云区域间的雷暴云轨迹连通方案。

33、在其中一个实施例中,在所述根据预设条件生成至少包括电场幅值与电场差分值的电场预警信息中,包括:

34、根据电场强度变化数据获得电场幅值,当电场幅值符合预设条件时,生成电场幅值预警信息;

35、根据电场幅值获得电场差分值,当电场差分值符合预设条件时,生成电场差分值预警信息。

36、在其中一个实施例中,在所述当电场幅值符合预设条件时中,包括:

37、至少将预设时间阈值内的多个所述电场幅值分别与预设的幅值阈值进行比较,当符合预设条件时,生成电场幅值预警信息;

38、在所述当电场差分值符合预设条件时中,包括:

39、至少将预设时间阈值内的多个所述电场差分值分别与预设的差分值阈值进行比较,当符合预设条件时,生成电场幅值预警信息;

40、其中,多个在先电场差分值与多个在先电场幅值相对应。

41、第三方面,本专利技术还提供一种联合预警模型的构建与更新装置,用于实施上述的联合预警模型的构建与更新的本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种联合预警模型的构建与更新方法,其特征在于,包括以下步骤:

2.根据权利要求1所述的联合预警模型的构建与更新方法,其特征在于,在所述将当前验证数值与选定先验数值进行对比,若当前验证数值大于选定先验数值,将当前验证数值替换选定先验数值,并迭代更新联合预警模型中,包括:

3.根据权利要求1或2所述的联合预警模型的构建与更新方法,其特征在于,所述验证指标至少包括雷暴命中率、雷暴错报率与雷暴虚报率;

4.根据权利要求3所述的联合预警模型的构建与更新方法,其特征在于,在所述将所述当前验证数值与至少一个所述选定先验数值进行比较,若所述当前验证数值大于所述选定先验数值,将所述当前验证数值更换为所述选定先验数值,以迭代更新联合预警模型中,还包括:

5.一种联合预警方法,其特征在于,包括以下步骤:

6.根据权利要求5所述的联合预警方法,其特征在于,在所述根据各云/地闪监测数据获得雷暴云区域间的雷暴云轨迹连通方案中,包括:根据各云/地闪定位监测数据中的雷暴坐标点,获得雷暴云范围图,包括:

7.根据权利要求6所述的联合预警方法,其特征在于,在所述根据各云/地闪监测数据获得雷暴云区域间的雷暴云轨迹连通方案中,还包括:

8.根据权利要求5所述的联合预警方法,其特征在于,在所述根据预设条件生成至少包括电场幅值与电场差分值的电场预警信息中,包括:

9.根据权利要求8所述的联合预警方法,其特征在于,在所述当电场幅值符合预设条件时中,包括:

10.一种联合预警模型的构建与更新装置,用于实施权利要求1-4中任一项所述的联合预警模型的构建与更新的方法,其特征在于,包括:

11.一种联合预警装置,用于实施权利要求5-9中任一项所述的联合预警方法,其特征在于,包括:

12.一种设备,其特征在于,所述设备包括用于存储计算机程序指令的存储器和用于执行计算机程序指令的处理器,其中,所述计算机程序指令被所述处理器执行时,触发所述设备执行权利要求1-4中任一项所述联合预警模型的构建与更新方法,或者权利要求5-9中任一项所述联合预警方法。

13.一种介质,其特征在于,所述介质存储有计算机程序指令,所述计算机程序指令可被处理器执行,以实现权利要求1-4中任一项所述联合预警模型的构建与更新方法,或者权利要求5-9中任一项所述联合预警方法。

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【技术特征摘要】

1.一种联合预警模型的构建与更新方法,其特征在于,包括以下步骤:

2.根据权利要求1所述的联合预警模型的构建与更新方法,其特征在于,在所述将当前验证数值与选定先验数值进行对比,若当前验证数值大于选定先验数值,将当前验证数值替换选定先验数值,并迭代更新联合预警模型中,包括:

3.根据权利要求1或2所述的联合预警模型的构建与更新方法,其特征在于,所述验证指标至少包括雷暴命中率、雷暴错报率与雷暴虚报率;

4.根据权利要求3所述的联合预警模型的构建与更新方法,其特征在于,在所述将所述当前验证数值与至少一个所述选定先验数值进行比较,若所述当前验证数值大于所述选定先验数值,将所述当前验证数值更换为所述选定先验数值,以迭代更新联合预警模型中,还包括:

5.一种联合预警方法,其特征在于,包括以下步骤:

6.根据权利要求5所述的联合预警方法,其特征在于,在所述根据各云/地闪监测数据获得雷暴云区域间的雷暴云轨迹连通方案中,包括:根据各云/地闪定位监测数据中的雷暴坐标点,获得雷暴云范围图,包括:

7.根据权利要求6所述的联合预警方法,其特征在于,在所述根据各云/地闪监...

【专利技术属性】
技术研发人员:万俊麟杨鹏飞吴双娄琛许成祥
申请(专利权)人:北京中科飞龙传感技术有限责任公司
类型:发明
国别省市:

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