【摘 要】
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随着全球气候变化,极端天气事件的频率也随之增加,以足够精细的时空分辨率提供准确的气象预报变得越来越重要。其次,在一些特殊观测地区,基础设施并不完善,导致气象数据难以采集,从而缺少气象预报产品。因此,气象预报的研究有着举足轻重的意义。自神经网络发展以来,它被迅速的应用于各个领域,气象预报也不例外,众多科研家逐渐开始利用人工智能的方法解决气象预报领域中出现的问题。针对广东省降水因素复杂、偏远地区无法获
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随着全球气候变化,极端天气事件的频率也随之增加,以足够精细的时空分辨率提供准确的气象预报变得越来越重要。其次,在一些特殊观测地区,基础设施并不完善,导致气象数据难以采集,从而缺少气象预报产品。因此,气象预报的研究有着举足轻重的意义。自神经网络发展以来,它被迅速的应用于各个领域,气象预报也不例外,众多科研家逐渐开始利用人工智能的方法解决气象预报领域中出现的问题。针对广东省降水因素复杂、偏远地区无法获取气象预报等问题,本文进行了相关的研究探讨,主要工作内容包括以下:（1）提出一种结合集合经验模态分解（Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD）和双阶段注意力机制（Dual-stage Attention-Based Recurrent Neural Network,DARNN）的降水预报方法。首先,对广东省区域数据进行数据处理,增强数据质量,并筛选相关性较高的气象要素作为该地的降水影响因素;其次,为加强模型特征提取能力,增加了残差注意力机制模块,并引入了形变长短时记忆神经网络（Mogrifier LSTM）突破循环神经网络的记忆瓶颈;最后,利用EEMD噪声辅助数据分析的优点,结合本文改进的DARNN网络,提出相关降水预报模型,提高降水预报的准确性。经过实验对比分析,该方法在广东省的历史降水预报中,获得不错的效果,有一定的参考意义。（2）搭建了一套简便的气象预报硬件平台,设备可以采取气象数据并进行气象预报。该硬件平台主要囊括气象要素采集单元、服务器、云端服务器以及用户终端四个部分,用户可以在特殊环境下进行实时气象预报。首先,由气象要素采集单元采集数据发送给服务器,服务器配备已训练完成的气象预报算法;其次,服务器收到传感器采集的数据后进行数据清洗并进行气象要素预测;最后,我们在服务器上部署了网站,用户可以通过服务器自带的小屏幕观测数据与预警信息,也可以用手机、平板或笔记本等设备接入服务器热点,通过大屏观测更详细的数据与预警信息,同时云端服务器为项目增加了可拓展性。
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