[发明专利]一种基于机器学习的风暴单体跟踪预报方法及系统

摘要

本发明公开了一种基于机器学习的风暴单体跟踪预报方法及系统，涉及机器学习开发领域；所述的方法具体步骤包括：S1通过同一天气的数据样本进行采样；S2利用体扫间隔算法获取前后风暴单体数据，判断其是否连续；S3通过风暴单体的特征和距离判断是否在同一天气过程；S4利用一个时间序列内的风暴单体跟踪匹配，拟合该时间序列的运动轨迹；S5利用加权最小二乘法拟合直线预报下一时刻风暴单体的位置；本发明方法可预报单体个数更多,得到的单体位置平均预报误差更小，能够更好的实现风暴单体的跟踪及预报。