一种基于人工智能算法的强对流天气短时临近识别方法

摘要

本发明公开了一种基于人工智能算法的强对流天气短时临近识别方法，包括以下步骤：S1、获取检测数据；S2、对获取的各类检测数据进行数据清洗、质量控制；S3、对数据按比例划分成训练集和测试集；S4、将数据输入到LightGBM算法中，建立算法模型；S5、反复进行模型训练、评估及算法调参优化；S6、待模型最优后，进行业务应用。本发明能够用于冰雹、短时强降水、雷暴大风等强对流天气短时临近识别预报，对强对流天气的分类判识较为准确，适用于气象业务工作，能够较为迅速、自动化地识别雷达图像，提前预警强对流天气，为业务工作者提供较为可靠的参考，提高了业务预报服务的准确率及预警精度，实现了我国西北部地区强对流天气的准确预测。