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申请/专利权人：福建省大气探测技术保障中心(福建省气象技术装备中心);北京司南北斗科技发展有限公司

摘要：本发明提供了一种基于季节的水汽测量方法、系统、设备以及存储介质，涉及大气测量技术领域，包括获取第一信息、第二信息、第三信息和第四信息；所述第一信息包括历年来每天的多元时序参数；第二信息为历年来每天的加权平均温度；第三信息包括实时采集的多元时序参数；第四信息为历年来每天的天顶湿延迟；构建预测模型，根据第一信息和第二信息训练预测模型，并输入第三信息，得到实时加权平均温度；将第四信息按照改进的灰色预测算法进行计算，得到实时天顶湿延迟；根据实时加权平均温度和实时天顶湿延迟进行计算，得到大气可降水量。本发明通过改进加权平均温度和天顶湿延迟的预测方法，提高了计算大气可降水量的准确率。

主权项：1.一种基于季节的水汽测量方法，其特征在于，包括：获取第一信息、第二信息、第三信息和第四信息；所述第一信息包括历年来每天的多元时序参数，所述多元时序参数包括地表温度和不同气压层的物理参数；第二信息为历年来每天的加权平均温度；第三信息包括实时采集的多元时序参数；第四信息为历年来每天的天顶湿延迟；构建预测模型，根据第一信息和第二信息训练预测模型，得到加权平均温度预测模型；将第三信息输入加权平均温度预测模型，得到实时加权平均温度；将第四信息按照改进的灰色预测算法进行计算，得到实时天顶湿延迟；根据实时加权平均温度和实时天顶湿延迟进行计算，得到大气可降水量；其中加权平均温度预测模型为不同季节的加权平均温度预测模型，包括：将第一信息和第二信息进行预处理，得到四个训练集和四个测试集；建立四个预测模型，对四个预测模型设置不同的季节标签；将四个训练集分别输入对应季节的预测模型进行训练，得到不同季节的初步模型；将四个测试集分别输入对应季节的预测模型进行测试，根据测试结果对初步训练模型进行优化，得到不同季节的加权平均温度预测模型；其中将第一信息和第二信息进行预处理，得到四个训练集和四个测试集，包括：对第一信息进行异常值删除；对删除异常值后的第一信息进行缺值填补，得到优化后的第一信息；将优化后的第一信息进行标准差标准化，得到标准化的第一信息；将标准化的第一信息沿着时间轴按照季节进行划分，得到不同季节的输入参数集；将每个输入参数集均按照8：2的比例随机划分为训练输入参数和测试输入参数；将训练输入参数和训练输入参数对应时间的第二信息作为训练集，将测试输入参数和测试输入参数对应时间的第二信息作为测试集，分别得到四个训练集和四个测试集。

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