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摘要：本发明公开了一种带有防护功能的收放式气象站，属于气象预测技术领域，包括：第一获取模块，用于获取历史气象图；构建模块，用于构建极端天气预测模型；建立模块，用于建立对于预测值具有惩罚对称性和局部敏感性的损失函数；训练模块，用于对极端天气预测模型进行训练；第二获取模块，用于将实时气象图作为输入数据输入至训练后的极端天气预测模型，输出多个时间步下的天气特征预测值序列；输出模块，用于根据天气特征预测值序列，输出天气特征极端值窗口期；控制模块，用于根据时序序列对气象站防护设备进行启停控制。增加极端天气预测准确性，进而准确及时的控制气象站防护功能的启停，避免极端天气破坏气象站，增加气象站使用寿命。

主权项：1.一种带有防护功能的收放式气象站，其特征在于，所述带有防护功能的收放式气象站包括：第一获取模块，用于获取所述收放式气象站的历史气象图，其中，所述历史气象图包括多维天气特征；构建模块，用于构建极端天气预测模型，其中，所述极端天气预测模型包括依次连接的位置编码器、基于稀疏算法以及傅里叶变换算法构建的空间混合模块、通道混合模块和线性解码器；建立模块，用于建立对于预测值具有惩罚对称性和局部敏感性的损失函数；训练模块，用于对所述极端天气预测模型进行训练，直至损失函数值小于预设损失函数值；第二获取模块，用于获取所述收放式气象站的实时气象图，并将所述实时气象图作为输入数据输入至训练后的极端天气预测模型，输出多个时间步下的天气特征预测值序列；输出模块，用于根据所述天气特征预测值序列，输出天气特征极端值窗口期，其中，所述天气特征极端值窗口期为天气特征预测值大于预设天气特征预测值的时序序列；控制模块，用于根据所述时序序列对所述气象站防护设备进行启停控制;所述损失函数具体为： ；其中，表示关于真实极端值y和预测极端值的损失函数，表示缩放函数，表示逐元素相乘，表示欧几里得范数的平方，s1和s2表示第一缩放因子和第二缩放因子，s1=0.9a、s2=a，表示经过缩放后的预测极端值，a表示缩放因子调整系数，表示关于缩放后的预测极端值的缩放约束条件即积分约束，表示误差范围，表示缩放后的预测极端值相对于真实极端值y的损失值；缩放函数具体为： ；其中，表示关于真实极端值和预测极端值的缩放函数，即在不同条件下的缩放函数的取值情况，和分别表示用于描述目标值数据分布的样本阈值，and表示并列关系，or表示选择关系，即当待预测的真实极端值即目标值位于整体数据分布的前百分之十的情况下，认为是一个较低极端值，当待预测的真实极端值位于整体数据分布的后百分之十的情况下，认为是一个较高极端值，这两个百分位数被用来识别数据中的极端情况，并根据这些极端情况调整模型的损失函数，以确保模型对这些极端值给予足够的重视；以提升气象图的清晰度为目标，对所述气象图进行包括图像重建的预处理;所述以提升气象图的清晰度为目标，对所述气象图进行包括图像重建的预处理，具体包括：对所述气象图进行字典学习，以最小化所述气象图的重构误差为目标，获取用于表示气象图基本元素的字典矩阵，学习公式具体为： ；其中，表示取使得函数为最小值时的D和C，D表示字典矩阵，C表示系数矩阵，M表示原始数据矩阵，表示Frobenius范数，表示L1范数，表示第一正则化参数；通过所述字典矩阵对所述气象图进行稀疏编码，以最小化重构误差为目标对用于重构气象图的稀疏系数向量进行寻优： ；其中，表示取使得函数为最小值时的c，表示向量化气象图，表示用于度量重构误差的L2范数的平方，表示第二正则化参数，c表示用于重构气象图的稀疏系数向量，；根据学习到的字典矩阵和得到的稀疏系数向量对所述气象图进行重构： ；其中，V表示重构得到的气象图。

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