一种气象环境监测方法、系统、电子设备和存储介质与流程

本发明涉及气象环境监测领域，特别是涉及一种气象环境监测方法、系统、电子设备和存储介质。

背景技术：

为了提供更及时、有效以及准确的气象数据，气象环境监测系统已经广泛应用于全国各地，由专业人员对气象数据进行数据监测，通过人工监测到气象数据后，人工判断气象数据对应的气象类型，而人工监测气象环境工作量大，且长时间监测数据易受主观意识的影响，容易出现气象类型判断偏差。

技术实现要素：

本发明实施例提供一种气象环境监测方法、系统、电子设备和存储介质，以解决现有人工监测气象环境工作量大，且主观判断的气象类型存在偏差的问题。

第一方面，本发明实施例提供了一种气象环境监测方法，包括：

获取历史气象环境监测数据以及历史气象类型；

根据所述历史气象环境监测数据以及所述历史气象类型建立气象环境监测模型；

获取当前气象环境监测数据；

将所述当前气象环境监测数据输入至所述气象环境监测模型，输出所述当前气象环境监测数据对应的当前气象类型。

可选地，所述根据所述历史气象环境监测数据以及所述历史气象类型建立气象环境监测模型，包括：

将所述历史气象环境监测数据以及所述历史气象类型作为样本集，并将所述样本集按照指定的比例划分为训练集以及测试集；

以所述训练集内的历史气象环境监测数据为输入，以所述训练集内的历史气象类型为输出，建立气象环境监测模型。

可选地，所述以所述训练集内的历史气象环境监测数据为输入，以所述训练集内的历史气象类型为输出，建立气象环境监测模型，之后还包括：

将所述测试集内的历史气象环境监测数据输入至所述气象环境监测模型，输出测试结果；

判断所述测试结果与所述测试集内的历史气象环境监测数据对应的历史气象类型是否相同，得到第一判断结果；

若所述第一判断结果表示为所述测试结果与所述测试集内的历史气象环境监测数据对应的历史气象类型相同，确定气象环境监测模型为训练好后的气象环境监测模型；

若所述第一判断结果表示为所述测试结果与所述测试集内的历史气象环境监测数据对应的历史气象类型不相同，更新所述历史气象环境监测数据以及所述历史气象类型，重新建立气象环境监测模型。

可选地，所述获取当前气象环境监测数据之后，还包括：

判断各个所述当前气象环境监测数据是否均在当前气象环境监测数据对应的设定阈值内，得到第二判断结果；

若所述第二判断结果表示为各个所述当前气象环境监测数据均在当前气象环境监测数据对应的设定阈值内，确定所述当前气象环境监测数据有效；

若所述第二判断结果表示为各个所述当前气象环境监测数据未均在当前气象环境监测数据对应的设定阈值内的，确定未在所述设定阈值内的当前气象环境监测数据为异常气象环境监测数据；

去除所述异常气象环境监测数据得到有效的当前气象环境监测数据。

第二方面，本发明实施例提供了一种气象环境监测系统，包括：

气象数据获取模块，用于获取历史气象环境监测数据以及历史气象类型；气象环境监测模型建立模块，用于根据所述历史气象环境监测数据以及所述历史气象类型建立气象环境监测模型；

当前气象环境监测数据获取模块，用于获取当前气象环境监测数据；

气象类型输出模块，用于将所述当前气象环境监测数据输入至所述气象环境监测模型，输出所述当前气象环境监测数据对应的当前气象类型。

可选地，所述气象环境监测模型建立模块，包括：

划分单元，用于将所述历史气象环境监测数据以及所述历史气象类型作为样本集，并将所述样本集按照指定的比例划分为训练集以及测试集；

气象环境监测模型建立单元，用于以所述训练集内的历史气象环境监测数据为输入，以所述训练集内的历史气象类型为输出，建立气象环境监测模型。

可选地，所述气象环境监测模型建立模块还包括：

测试结果输出单元，用于将所述测试集内的历史气象环境监测数据输入至所述气象环境监测模型，输出测试结果；

第一判断单元，用于判断所述测试结果与所述测试集内的历史气象环境监测数据对应的历史气象类型是否相同，得到第一判断结果；

第一判断结果确定单元，用于若所述第一判断结果表示为所述测试结果与所述测试集内的历史气象环境监测数据对应的历史气象类型相同，确定气象环境监测模型为训练好后的气象环境监测模型；

气象环境监测模型重建单元，用于若所述第一判断结果表示为所述测试结果与所述测试集内的历史气象环境监测数据对应的历史气象类型不相同，更新所述历史气象环境监测数据以及所述历史气象类型，重新建立气象环境监测模型。

可选地，还包括：

第二判断模块，用于判断各个所述当前气象环境监测数据是否均在当前气象环境监测数据对应的设定阈值内，得到第二判断结果；

当前气象环境监测数据有效确定模块，用于若所述第二判断结果表示为各个所述当前气象环境监测数据均在当前气象环境监测数据对应的设定阈值内，确定所述当前气象环境监测数据有效；

异常气象环境监测数据确定模块，用于若所述第二判断结果表示为各个所述当前气象环境监测数据未均在当前气象环境监测数据对应的设定阈值内的，确定未在所述设定阈值内的当前气象环境监测数据为异常气象环境监测数据；

异常气象环境监测数据去除模块，用于去除所述异常气象环境监测数据得到有效的当前气象环境监测数据。

第三方面，本发明实施例提供了一种电子设备，所述电子设备包括：

一个或多个处理器；

存储装置，用于存储一个或多个程序，

当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现本发明第一方面所述的气象环境监测方法。

第四方面，本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现本发明第一方面所述的气象环境监测方法。

本发明实施例通过历史气象环境监测数据以及历史气象类型建立气象环境监测模型，基于该气象环境监测模型，更准确的输出当前气象环境监测数据对应的当前气象类型，从而实现气象类型自动监测，避免了人工监测气象环境工作量大以及主观意识强烈易导致判断偏差等的问题。

附图说明

图1为本发明实施例一所提供的气象环境监测方法流程图；

图2为本发明实施例二所提供的气象环境监测方法流程图；

图3为本发明实施例三所提供的气象环境监测系统结构图；

图4是本发明实施例四提供的一种电子设备的结构示意图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明，而非对本发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本发明相关的部分而非全部结构。在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互结合。

实施例一

图1为本发明实施例一提供的一种气象环境监测方法的步骤流程图，本发明实施例可适用于监测气象环境数据以确定气象类型的情况，该方法可以由本发明实施例的气象环境监测系统来执行，该气象环境监测系统可以由硬件或软件来实现，并集成在本发明实施例所提供的电子设备中，具体地，如图1所示，本发明实施例的气象环境监测方法可以包括如下步骤：

s101、获取历史气象环境监测数据以及历史气象类型。

在本发明实施例中，历史气象环境监测数据可以包括气温、风向、风速、云厚度、降水、能见度以及空气湿度中的至少一种，历史气象类型包括晴朗天气、雷雨天气、雨雾天气、阴云天气以及大风天气等。在实际应用中，可以通过各种传感器采集气象环境监测数据，由此得到每天的气象环境监测数据，同时，可以根据每天的天气实际情况来确定每天的气象类型，由此可以得到历史气象环境监测数据以及历史气象环境监测数据对应的历史气象类型。其中，历史气象环境监测数据以及历史气象类型可以是至当前往前一段时间内的气象环境监测数据和气象类型，示例性地，可以是指当前往前一个月内每天的气象环境监测数据和每天的气象类型。

s102、根据所述历史气象环境监测数据以及所述历史气象类型建立气象环境监测模型。

在一个示例中，气象环境监测模型可以是输入气象环境监测数据后输出气象类型的机器模型，例如，气象环境监测模型可以是rnn、dnn、cnn等神经网络，还可以是各种分类模型等，本发明实施例对气象环境监测模型不加以限制。

本发明实施例可以在初始化气象环境监测模型后，以历史气象环境监测数据为输入，以历史气象类型为标签对气象环境监测模型近些迭代训练，直到迭代次数达到预设次数或者模型精度达到预设精度时停止训练气象环境监测模型，从而得到训练好的气象环境监测模型，气象环境监测模型的训练过程可参考现有技术中常用的有监督、无监督或者半监督训练方法，在此不再详述。

s103、获取当前气象环境监测数据。

在本发明实施例中，当前气象环境监测数据可以是通过传感器采集到的当前时刻的气温、风向、风速、云厚度、降水、能见度以及空气湿度中的至少一种数据，还可以是当前时刻往前一段时间内采集到的气象环境监测数据的平均值，示例性地，可以是当前时刻往前一个小时内的气温平均值、风速平均值、云厚度平均值、降水平均值、能见度平均值以及空气湿度平均值等。

s104、将所述当前气象环境监测数据输入至所述气象环境监测模型，输出所述当前气象环境监测数据对应的当前气象类型。

当获取当前气象环境监测数据后，可以将当前气象环境监测数据输入训练好的气象环境监测模型中，由气象环境监测模型输出当前气象环境监测数据对应的气象类型。在实际应用中，通过对气象的自动监测，可以监测输电线路的当前状态，判断输电线路在不同气象类型下的具体形态或故障，为维修的技术人员提供准确的待维修故障类型。

本发明实施例通过历史气象环境监测数据以及历史气象类型建立气象环境监测模型，基于该气象环境监测模型，更准确的输出当前气象环境监测数据对应的当前气象类型，从而实现气象类型自动监测，避免了人工监测气象环境工作量大以及主观意识强烈易导致判断偏差等的问题。

实施例二

图2为本发明实施例二提供的一种气象环境监测方法的步骤流程图，本发明实施例在前述实施例一的基础上进行优化，具体地，如图2所示，本发明实施例的气象环境监测方法可以包括如下步骤：

s201、获取历史气象环境监测数据以及历史气象类型。

s202、将所述历史气象环境监测数据以及所述历史气象类型作为样本集，并将所述样本集按照指定的比例划分为训练集以及测试集。

在一个示例中，可以将历史上每天的气象环境监测数据和气象类型作为样本集，将样本集按照6:1的比例划分为训练集以及测试集，例如，获取当前往前700天中每天的气象环境监测数据和气象类型作为样本集，将其中600天的气象环境监测数据和气象类型作为训练集，其中100天的气象环境监测数据和气象类型作为测试集。其中，训练集用来训练气象环境监测模型，测试集用来在训练中对气象环境监测模型进行测试以判断是否停止训练气象环境监测模型。

s203、以所述训练集内的历史气象环境监测数据为输入，以所述训练集内的历史气象类型为输出，建立气象环境监测模型。

建立气象环境监测模型是指训练气象环境监测模型，在实际应用中，本发明实施例可以通过关联分析方法分析监测数据之间、监测数据与气象环境监测模型的关联关系，评估气象环境监测模型，并为设计神经网络模型提供数据支撑。

关联就是反映某个事物与其他事物之间相互依存关系，而关联分析是指在交易数据中，找出存在于项目集合之间的关联模式，即如果两个或多个事物之间存在一定的关联性，则其中一个事物就能通过其他事物进行预测。

常见的关联分析算法有apriori算法、aprioritid算法、setm算法、fp-tree算法、灰色关联度分析法(greyrelationalanalysis，gra)，本发明采用gra算法进行关联度分析。灰色关联度分析法是针对小样本、贫信息、不确定系统的一种常用的关联度分析方法，其基本原理是对一个发展变化的系统进行发展定量描述和比较，利用曲线的几何形状的相似程度来判断相关程度，曲线的形状越接近，则发展态势越接近，关联度就越大。

本发明实施例的气象环境监测模型能够在训练集的训练下学习监测数据之间、监测数据与气象环境监测模型的关联关系，使得气象环境监测模型在输入气象环境监测数据后输出对应的气象类型。在实际应用中，气象环境监测模型可以是各种神经网络，训练气象环境监测模型的方法可以是现有技术中的训练方法，本发明实施例对气象环境监测模型的结构和训练方法不作限制。

s204、将所述测试集内的历史气象环境监测数据输入至所述气象环境监测模型，输出测试结果。

在一个示例中，采用训练集对气象环境监测模型迭代训练多次后，可以将测试集内的历史气象环境监测数据输入到气象环境监测模型中以输出测试结果，该测试结果为气象环境监测模型预测输入的历史气象环境监测数据对应的气象类型。

s205、判断所述测试结果与所述测试集内的历史气象环境监测数据对应的历史气象类型是否相同，得到第一判断结果。

具体地，第一判断结果为相同或者不相同，示例性地，对于测试集内的一条历史气象环境监测数据，其气象类型为晴天，如果气象环境监测模型预测的结果为晴天，则第一判断结果为相同，否则为不相同。

s206、若所述第一判断结果表示为所述测试结果与所述测试集内的历史气象环境监测数据对应的历史气象类型相同，确定气象环境监测模型为训练好后的气象环境监测模型。

如果第一判断结果为相同，说明气象环境监测模型经训练后预测的精度达到了预设的程度，可以停止采用训练集来训练气象环境监测模型，当前的气象环境监测模型为训练好后的气象环境监测模型。

s207、若所述第一判断结果表示为所述测试结果与所述测试集内的历史气象环境监测数据对应的历史气象类型不相同，更新所述历史气象环境监测数据以及所述历史气象类型，重新建立气象环境监测模型。

如果第一判断结果为不相同，说明气象环境监测模型经训练后预测的精度未达到预设的程度，仍然需要返回s203采用训练集来训练气象环境监测模型，并在训练过程中不断更新气象环境监测模型的模型参数，直到输入测试集中的历史气象环境监测数据后，气象环境监测模型预测的气象类型与测试集中该历史气象环境监测数据对应的气象类型一致为止。

s208、获取当前气象环境监测数据。

具体地，可以是通过传感器采集到的当前时刻的气温、风向、风速、云厚度、降水、能见度以及空气湿度中的至少一种数据作为当前气象环境监测数据。

s209、判断各个所述当前气象环境监测数据是否均在当前气象环境监测数据对应的设定阈值内，得到第二判断结果。

在一个示例中，当前气象环境监测数据可以包括气温、风向、风速、云厚度、降水、能见度以及空气湿度中的至少一种，对于每种气象环境监测数据可以设置相应的阈值，判断每种气象环境监测数据是否在该阈值内，例如，判断气温是否在预设的阈值范围内、判断风速是否在预设风速阈值内、降水是否在预设雨量阈值内等，由此得到第二判断结果。

s210、若所述第二判断结果表示为各个所述当前气象环境监测数据均在当前气象环境监测数据对应的设定阈值内，确定所述当前气象环境监测数据有效。

如果每种当前气象环境监测数据均在对应的阈值内，如气温、风向、风速、云厚度、降水、能见度以及空气湿度均在对应的阈值内，说明通过各种传感器采集到的当前气象环境监测数据有效。

s211、若所述第二判断结果表示为各个所述当前气象环境监测数据未均在当前气象环境监测数据对应的设定阈值内的，确定未在所述设定阈值内的当前气象环境监测数据为异常气象环境监测数据。

如果各种当前气象环境监测数据中有一种当前气象环境监测数据未在对应的阈值内，如气温、风向、风速、云厚度、降水、能见度以及空气湿度中气温未在对应的阈值内，说明通过传感器采集到的气温异常，有可能是传感器出错，或者采集气温的传感器所在的位置是人为或者局部环境造成气温异常，则确定采集到的气温为异常气象环境监测数据。

s212、去除所述异常气象环境监测数据得到有效的当前气象环境监测数据。

从各种当前气象环境监测数据剔除掉异常气象环境监测数据后，剩余的当前气象环境监测数据作为有效的当前气象环境监测数据。

s213、将所述当前气象环境监测数据输入至所述气象环境监测模型，输出所述当前气象环境监测数据对应的当前气象类型。

当获取当前气象环境监测数据后，可以将当前气象环境监测数据输入训练好的气象环境监测模型中，由气象环境监测模型输出当前气象环境监测数据对应的气象类型。在实际应用中，通过对气象的自动监测，可以监测输电线路的当前状态，判断输电线路在不同气象类型下的具体形态或故障，为维修的技术人员提供准确的待维修故障类型。

本发明实施例通过历史气象环境监测数据以及历史气象类型建立气象环境监测模型，基于该气象环境监测模型，更准确的输出当前气象环境监测数据对应的当前气象类型，从而实现气象类型自动监测，避免了人工监测气象环境工作量大以及主观意识强烈易导致判断偏差等的问题。

进一步地，获取当前气象环境监测数据后，通过判断当前气象环境监测数据是否在相应的阈值内，以此去除异常气象环境监测数据，保证了当前气象环境监测数据的准确性，提高了气象环境监测模型预测气象类型的准确度。

实施例三

图3是本发明实施例三提供的一种气象环境监测系统的结构框图，如图3所示，本发明实施例的气象环境监测系统具体可以包括如下模块：

气象数据获取模块301，用于获取历史气象环境监测数据以及历史气象类型；

气象环境监测模型建立模块302，用于根据所述历史气象环境监测数据以及所述历史气象类型建立气象环境监测模型；

当前气象环境监测数据获取模块303，用于获取当前气象环境监测数据；

气象类型输出模块304，用于将所述当前气象环境监测数据输入至所述气象环境监测模型，输出所述当前气象环境监测数据对应的当前气象类型。

可选地，所述气象环境监测模型建立模块302，包括：

划分单元，用于将所述历史气象环境监测数据以及所述历史气象类型作为样本集，并将所述样本集按照指定的比例划分为训练集以及测试集；

气象环境监测模型建立单元，用于以所述训练集内的历史气象环境监测数据为输入，以所述训练集内的历史气象类型为输出，建立气象环境监测模型。

可选地，所述气象环境监测模型建立模块302还包括：

测试结果输出单元，用于将所述测试集内的历史气象环境监测数据输入至所述气象环境监测模型，输出测试结果；

第一判断单元，用于判断所述测试结果与所述测试集内的历史气象环境监测数据对应的历史气象类型是否相同，得到第一判断结果；

第一判断结果确定单元，用于若所述第一判断结果表示为所述测试结果与所述测试集内的历史气象环境监测数据对应的历史气象类型相同，确定气象环境监测模型为训练好后的气象环境监测模型；

气象环境监测模型重建单元，用于若所述第一判断结果表示为所述测试结果与所述测试集内的历史气象环境监测数据对应的历史气象类型不相同，更新所述历史气象环境监测数据以及所述历史气象类型，重新建立气象环境监测模型。

可选地，还包括：

第二判断模块，用于判断各个所述当前气象环境监测数据是否均在当前气象环境监测数据对应的设定阈值内，得到第二判断结果；

当前气象环境监测数据有效确定模块，用于若所述第二判断结果表示为各个所述当前气象环境监测数据均在当前气象环境监测数据对应的设定阈值内，确定所述当前气象环境监测数据有效；

异常气象环境监测数据确定模块，用于若所述第二判断结果表示为各个所述当前气象环境监测数据未均在当前气象环境监测数据对应的设定阈值内的，确定未在所述设定阈值内的当前气象环境监测数据为异常气象环境监测数据；

异常气象环境监测数据去除模块，用于去除所述异常气象环境监测数据得到有效的当前气象环境监测数据。

本发明实施例所提供的气象环境监测装置可执行本发明实施例一、实施例二所提供的气象环境监测方法，具备执行方法相应的功能和有益效果。

实施例四

参照图4，示出了本发明一个示例中的一种电子设备的结构示意图。如图4所示，该电子设备具体可以包括：处理器401、存储器402、具有触摸功能的显示屏403、输入装置404、输出装置405以及通信装置406。该电子设备中处理器401的数量可以是一个或者多个，图4中以一个处理器401为例。该电子设备中存储器402的数量可以是一个或者多个，图4中以一个存储器402为例。该设备的处理器401、存储器402、显示屏403、输入装置404、输出装置405以及通信装置406可以通过总线或者其他方式连接，图4中以通过总线连接为例。

存储器402作为一种计算机可读存储介质，可用于存储软件程序、计算机可执行程序以及模块，如本发明任意实施例所述的气象环境监测方法对应的程序指令/模块(例如，上述气象环境监测系统中的气象数据获取模块301、气象环境监测模型建立模块302、当前气象环境监测数据获取模块303和气象类型输出模块304)，存储器402可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作装置、至少一个功能所需的应用程序；存储数据区可存储根据设备的使用所创建的数据等。此外，存储器402可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非易失性固态存储器件。在一些实例中，存储器402可进一步包括相对于处理器401远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至设备。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。

显示屏403为具有触摸功能的显示屏403，其可以是电容屏、电磁屏或者红外屏。一般而言，显示屏403用于根据处理器401的指示显示数据，还用于接收作用于显示屏403的触摸操作，并将相应的信号发送至处理器401或其他装置。可选的，当显示屏403为红外屏时，其还包括红外触摸框，该红外触摸框设置在显示屏403的四周，其还可以用于接收红外信号，并将该红外信号发送至处理器401或者其他设备。

通信装置406，用于与其他设备建立通信连接，其可以是有线通信装置和/或无线通信装置。

输入装置404可用于接收输入的数字或者字符信息，以及产生与设备的用户设置以及功能控制有关的键信号输入。输出装置405可以包括扬声器等音频设备。需要说明的是，输入装置404和输出装置405的具体组成可以根据实际情况设定。

处理器401通过运行存储在存储器402中的软件程序、指令以及模块，从而执行设备的各种功能应用以及数据处理，即实现上述气象环境监测方法。

具体地，实施例中，处理器401执行存储器402中存储的一个或多个程序时，具体实现本发明实施例提供的气象环境监测方法的步骤。

实施例五

本发明实施例五还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时可实现本发明任意实施例中的气象环境监测方法。

当然，本发明实施例所提供的一种包含计算机可执行指令的存储介质，其计算机可执行指令不限于如上所述的方法操作，还可以执行本发明应用于设备上任意实施例所提供的气象环境监测方法中的相关操作。

需要说明的是，对于系统、电子设备、存储介质实施例而言，由于其与方法实施例基本相似，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。

通过以上关于实施方式的描述，所属领域的技术人员可以清楚地了解到，本发明可借助软件及必需的通用硬件来实现，当然也可以通过硬件实现，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如计算机的软盘、只读存储器(read-onlymemory，rom)、随机存取存储器(randomaccessmemory，ram)、闪存(flash)、硬盘或光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述气象环境监测方法。

值得注意的是，上述气象环境监测系统的实施例中，所包括的各个单元和模块只是按照功能逻辑进行划分的，但并不局限于上述的划分，只要能够实现相应的功能即可；另外，各功能单元的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本发明的保护范围。

以上所述仅为本发明的优选实施例，并不用于限制本发明，对于本领域技术人员而言，本发明可以有各种改动和变化。凡在本发明的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。