[发明专利]拟合表达式高误差区间的天气预报准确性检测方法及装置在审

专利信息
申请号: 202211608541.3 申请日: 2022-12-14
公开(公告)号: CN116362369A 公开(公告)日: 2023-06-30
发明(设计)人: 周蓓;张作言;郝江伟;许瑾晨 申请(专利权)人: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
主分类号: G06Q10/04 分类号: G06Q10/04;G06V10/762;G01W1/10
代理公司: 郑州大通专利商标代理有限公司 41111 代理人: 石丹丹
地址: 450000 河*** 国省代码: 河南;41
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摘要:
搜索关键词: 拟合 表达式 误差 区间 天气预报 准确性 检测 方法 装置
【说明书】:

发明属于天气预测技术领域,特别涉及一种拟合表达式高误差区间的天气预报准确性检测方法及装置,该方法包括从天气预报应用程序中提取出浮点表达式,将浮点表达式解析为抽象语法树,利用抽象语法树生成等价的MPFR高精度版本程序作为测试预言机;对浮点表达式的起始小区间进行误差检测,获得浮点表达式在该小区间的误差分布图;对误差分布图进行图像处理;对处理后的误差分布图进行DBSCAN聚类及拟合出上下界多项式函数;基于多项式函数推导出更多的高误差区间;对推导出的每个高误差区间进行误差检测,得到最终的最大误差值;根据得到的最大误差值判断天气预报预测的准确性。本发明将天气预报应用程序抽象为浮点表达式进行误差检测,提高了检测效率。

技术领域

本发明属于天气预测技术领域,特别涉及一种拟合表达式高误差区间的天气预报准确性检测方法及装置。

背景技术

预测天气和气候是世界上最复杂的问题之一。从上世纪50年代开始数值模式预报方法取得了成功。然而60多年来,人们所需的气象预报时空精度越来越高,数值模式已经从一个简单的正解方程发展到世界上最复杂的软件项目之一,海量数据和数百万条代码需要借助超级计算机强大的算力支撑。由于天气预报预测需要大量的浮点计算,误差不可避免,误差大小直接影响到天气预报预测的准确性,检测误差成为验证天气预报准确性的一种重要工作。整体分析浮点应用程序难度大,且检测效率过低。

目前流行的浮点计算误差检测方法有静态检测和动态检测,其中静态检测依靠抽象解释、区间运算、仿射运算和符号执行等理论,试图找到浮点程序误差上界;动态检测利用工具生成测试预言(浮点程序精确值),测试预言一般使用高精度浮点类型获得,通过实际计算值与测试预言精确值对比便可得到浮点程序误差。动态分析实际是基于搜索方法寻找触发浮点程序较大误差的测试用例,可以是搜索触发误差的区间范围或搜索触发最大误差的特定输入。现有技术存在一些缺点,如静态检测的结果往往高于实际浮点计算程序的误差界限;动态检测采用基于搜索策略检测最大误差,第一搜索策略还没有很好建立,如随机搜索可能遗漏触发最大误差的测试用例,二进制启发搜索时间开销大,第二搜索过程无法重复利用,一旦检测区间改变,需要重新执行搜索过程。

发明内容

针对现有技术中存在的问题,本发明提出一种拟合表达式高误差区间的天气预报准确性检测方法及装置,将天气预报应用程序中大量的浮点运算抽象为浮点表达式进行误差检测,快速有效验证天气预报准确性;对浮点表达式的误差分布图进行DBSCAN聚类、拟合高误差区间,提高检测效率。

为了实现上述目的,本发明采用以下的技术方案:

本发明提供了一种拟合表达式高误差区间的天气预报准确性检测方法,包括以下步骤:

从天气预报应用程序中提取出浮点表达式,将浮点表达式解析为抽象语法树,利用抽象语法树生成等价的MPFR高精度版本程序作为测试预言机,获得每个测试用例下的测试预言即精确值用于误差检测;

对浮点表达式的起始小区间进行误差检测,获得浮点表达式在该小区间的误差分布图;

对误差分布图进行图像处理;

对处理后的误差分布图进行DBSCAN聚类及拟合出上下界多项式函数;

基于多项式函数推导出更多的高误差区间;

对推导出的每个高误差区间进行误差检测,得到最终的最大误差值;

根据得到的最大误差值判断天气预报预测的准确性。

进一步地,所述浮点表达式解析为抽象语法树是通过词法分析及语法分析将浮点表达式解析为一个语法树,生成等价的MPFR高精度版本程序是对语法树节点中所有的变量、算术运算和函数运算替换为等价的MPFR操作。

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