[发明专利]一种雷电预测方法、装置、设备及计算机可读存储介质

说明书

本申请公开了一种雷电预测方法、装置、设备及计算机可读存储介质，方法包括：获取当前时段的大气电场序列；将大气电场序列输入到预先构建的时序预测模型中，得到预测时段内的大气电场值是否超过阈值的预测结果；时序预测模型为利用获取的历史大气电场序列对预设的时序模型进行训练得到的，时序预测模型包括输入层、循环神经网络层、全连接层及输出层，其中，循环神经网络层及全连接层中设置有激活函数；若预测结果为预测时段内的大气电场值超过阈值，则发出预测时段将发生雷电的提示。本申请公开的上述技术方案，利用基于循环神经网络的时序预测模型实现对未来预测时段内是否发生雷电的预测，从而达到对雷电的更早预测。

技术领域

本申请涉及雷电预测技术领域，更具体地说，涉及一种雷电预测方法、装置、设备及计算机可读存储介质。

背景技术

近年来，由雷电引发的灾害频繁发生，并呈迅速上升的趋势，因此，在雷电发生前对其进行提前预测是非常有必要的。

目前，现有雷电预测方法是：采集当前的大气电场值，并将当前的大气电场值与预先设置的大气电场阈值进行比较，若大气电场值大于大气电场阈值，则确定即将发生雷电并进行提示，但是，这种通过采集当前的大气电场值来确定是否即将发生雷电的方式无法更早地实现对雷电的提前预测，因此，则无法更早且更好地进行雷电防护。

综上所述，如何实现对雷电的更早预测，是目前本领域技术人员亟待解决的技术问题。

发明内容

有鉴于此，本申请的目的是提供一种雷电预测方法、装置、设备及计算机可读存储介质，用于实现对雷电的更早预测。

为了实现上述目的，本申请提供如下技术方案：

一种雷电预测方法，包括：

获取当前时段的大气电场序列；

将所述大气电场序列输入到预先构建的时序预测模型中，得到预测时段内的大气电场值是否超过阈值的预测结果；所述时序预测模型为利用获取的历史大气电场序列对预设的时序模型进行训练得到的，所述时序预测模型包括输入层、循环神经网络层、全连接层及输出层，其中，所述循环神经网络层及所述全连接层中设置有激活函数；

若所述预测结果为所述预测时段内的大气电场值超过所述阈值，则发出所述预测时段将发生雷电的提示。

优选的，获取历史大气电场序列，包括：

通过滑动窗口获取所述历史大气电场序列。

优选的，在获取当前时段的大气电场序列之后，还包括：

对所述大气电场序列进行预处理。

优选的，发出所述预测时段将发生雷电的提示，包括：

发出蜂鸣声。

一种雷电预测装置，包括：

获取模块，用于获取当前时段的大气电场序列；

输入模块，用于将所述大气电场序列输入到预先构建的时序预测模型中，得到预测时段内的大气电场值是否超过阈值的预测结果；所述时序预测模型为利用获取的历史大气电场序列对预设的时序模型进行训练得到的，所述时序预测模型包括输入层、循环神经网络层、全连接层及输出层，其中，所述循环神经网络层及所述全连接层中设置有激活函数；

发出提示模块，用于若所述预测结果为所述预测时段内的大气电场值超过所述阈值，则发出所述预测时段将发生雷电的提示。

优选的，用于预先构建所述时序预测模型的模块包括：

获取单元，用于通过滑动窗口获取所述历史大气电场序列。

优选的，还包括：