基于RPA机器人的民航机场天气预报评分方法、系统及介质与流程

本技术涉及天气预报评分领域，具体而言，涉及一种基于rpa机器人的民航机场天气预报评分方法、系统及介质。

背景技术：

1、在民航气象业务工作中，民航机场天气预报评分是一项高频工作，需要将评分工具中的结果数据进行人工检索，人工核对，人工统计，这种处理方式极大地影响了工作效率，需要人工处理后才能进一步使用数据，步骤繁琐且容易出错，数据处理效率较低；数据在后台，前端需要手工操作才能查询结果；民航机场天气预报(taf报文)评分工具是单机桌面程序软件，系统在后台计算机场预报的客观分数后，不直接显示在前端，数据存在不一致错误，人工识别较复杂困难，工作量大；评分工具需要观测数据进入算法，以此计算机场天气预报的质量，但是观测数据会迟到、缺漏等问题，导致评分数据在各个时刻不一致；数据特征原始，未进行挖掘；原始数据仅是时间的函数，未与机场天气预报报文类型、发报人、日期、月份、年份等相关要素关联，丧失数据统计特征；rpa，全称为机器人流程自动化(robotic process automation)，主要的功能就是将规则清晰、批量化的高频业务流程通过机器人来按照自先设计的流程去执行。由于业务工具操作复杂、专业性强，一般rpa软件不支持特定操作，在用户体验上达不到要求，针对上述问题，目前亟待有效的技术解决方案。

技术实现思路

1、本技术实施例的目的在于提供一种基于rpa机器人的民航机场天气预报评分方法、系统及介质，通过将天气预报信息与天气实况信息进行比较分析，进而实时判断天气预报的准确率，进行天气预报评分，根据评分结果反向修正天气预报模型的参数，使天气预报模型的输出结果更加贴近实际结果，提高天气预报的准确率。

2、本技术实施例还提供了一种基于rpa机器人的民航机场天气预报评分方法，包括：

3、获取机场位置信息，根据机场位置信息进行空管区域划分，并获取机场历史天气数据；

4、将历史天气数据输入预设的模型进行训练，得到天气预报模型，根据天气预报模型输出预定未来时间段内的天气预报信息；

5、获取天气实况信息，通过天气实况信息与天气预报信息进行校验，得到校验结果，根据校验结果对天气预报生成评分数据；

6、将评分数据与预设的评分指标进行比较，得到天气预报准确率；

7、若天气预报准确率大于或等于预设的准确率阈值，则将评分数据传输至终端；

8、若天气预报准确率小于预设的准确率阈值，则生成修正信息，根据修正信息调整天气预报模型的参数，并更新天气预报信息，生成天气预报报表。

9、可选地，在本技术实施例所述的基于rpa机器人的民航机场天气预报评分方法中，获取机场位置信息，根据机场位置信息进行空管区域划分，并获取机场历史天气数据，具体包括：

10、获取机场位置信息，根据机场位置信息生成位置经度与纬度；

11、根据机场位置经度与纬度确定空管区域，获取空管区域内的监测站分布信息，根据监测站分布信息计算各个监测站与机场位置的距离；

12、以机场位置为圆心，设定距离为半径进行监测区域构建，并根据各个监测站与机场位置的距离判断监测区域内的监测站信息；

13、提取监测区域内各个监测站的历史记录数据，并筛选出机场位置的历史天气数据；

14、将不同监测站的机场位置的历史天气数据进行分析比较，得到数据误差；

15、根据数据误差将不同监测站的机场位置的历史天气数据进行均值化处理，得到优化后的机场历史天气数据。

16、可选地，在本技术实施例所述的基于rpa机器人的民航机场天气预报评分方法中，获取机场位置信息，根据机场位置信息生成位置经度与纬度之后，还包括：

17、根据位置经度与纬度获取机场位置对应的天气影响因素；

18、根据天气影响因素分析影响因子，所述影响因子包括监测区域云量分布信息、云量变化信息、监测区域风速与风量信息、能见度信息与极端天气发生情况信息；

19、根据不同监测站的位置判断影响因子对不同监测站的影响情况，并计算不同监测站对应的权重系数；

20、根据权重系数对不同监测站的历史天气数据进行权重优化，根据优化结果更新监测站的历史天气数据。

21、可选地，在本技术实施例所述的基于rpa机器人的民航机场天气预报评分方法中，将历史天气数据输入预设的模型进行训练，得到天气预报模型，根据天气预报模型输出预定未来时间段内的天气预报信息，具体包括：

22、获取历史天气数据，将历史天气数据按照预定的分配方式进行分割为训练集与验证集；

23、将训练集的数据输入预设的模型进行迭代计算，生成训练结果；

24、若训练结果收敛，则输出天气预报模型，并通过验证集对天气预报模型进行验证；

25、若验证通过，则根据天气预报模型计算预定时间段内的天气预报信息；

26、若验证不通过，则生成调整信息，根据调整信息修正天气预报模型的参数；

27、若训练结果不收敛，则增加迭代次数，直至训练结果收敛。

28、可选地，在本技术实施例所述的基于rpa机器人的民航机场天气预报评分方法中，将历史天气数据按照预定的分配方式进行分割为训练集与验证集的方法如下：

29、获取监测区域半径，并根据半径分割阈值进行n段分割，形成n个同心环状子区域；

30、将多个同心环状子区域按照由圆心至边缘的方向依次记为第一子区域、第二子区域、第三子区域……第n子区域；

31、分别获取n个子区域内的监测站数量，并将监测站与子区域进行匹配，即第一子区域的监测站数量、第二子区域的监测站数量、第三子区域监测站数量……第n子区域的监测站数量分别记为m1、m2、m3……mn；

32、将第一子区域内m1个监测站的监测数据、第二子区域内m2个监测站的监测数据、第三子区域内m3个监测站的监测数据……第子区域内个监测站的监测数据作为训练集；

33、将第子区域内个监测站的检测数据……第n子区域内mn个监测站的监测数据作为验证集；

34、调整半径分割阈值进行调整不同子区域内监测站的数量进行同步调整训练集与验证集对模型进行训练，得到天气预报模型。

35、可选地，在本技术实施例所述的基于rpa机器人的民航机场天气预报评分方法中，获取天气实况信息，通过天气实况信息与天气预报信息进行校验，得到校验结果，根据校验结果对天气预报生成评分数据，具体包括：

36、获取不同时间节点的天气实况信息；

37、将同一时间节点的天气实况信息与天气预报信息进行校验，并根据校验结果计算数据偏差率；

38、根据数据偏差率计算天气预报异常信息，并进行异常等级划分；

39、根据评分规则将不同异常等级的天气预报准确率进行评分；

40、获取天气实况信息的变化量，根据变化量调整异常等级，并生成新的评分数据；

41、评分规则包括天气预报空报率、漏报率与命中率；

42、天气实况信息的变化量包括云层移动信息、大气环流变化信息、雨量变化信息、温度变化信息与风向及风速变化信息。

43、第二方面，本技术实施例提供了一种基于rpa机器人的民航机场天气预报评分系统，该系统包括：存储器及处理器，所述存储器中包括基于rpa机器人的民航机场天气预报评分方法的程序，所述基于rpa机器人的民航机场天气预报评分方法的程序被所述处理器执行时实现以下步骤：

44、获取机场位置信息，根据机场位置信息进行空管区域划分，并获取机场历史天气数据；

45、将历史天气数据输入预设的模型进行训练，得到天气预报模型；

46、根据天气预报模型输出预定未来时间段内的天气预报信息；

47、获取天气实况信息，通过天气实况信息与天气预报信息进行校验，得到校验结果，根据校验结果对天气预报生成评分数据；

48、将评分数据与预设的评分指标进行比较，得到天气预报准确率；

49、若天气预报准确率大于或等于预设的准确率阈值，则将评分数据传输至终端；

50、若天气预报准确率小于预设的准确率阈值，则生成修正信息，根据修正信息调整天气预报模型的参数，并更新天气预报信息，生成天气预报报表。

51、可选地，在本技术实施例所述的基于rpa机器人的民航机场天气预报评分系统中，获取机场位置信息，根据机场位置信息进行空管区域划分，并获取机场历史天气数据，具体包括：

52、获取机场位置信息，根据机场位置信息生成位置经度与纬度；

53、根据机场位置经度与纬度确定空管区域，获取空管区域内的监测站分布信息，根据监测站分布信息计算各个监测站与机场位置的距离；

54、以机场位置为圆心，设定距离为半径进行监测区域构建，并根据各个监测站与机场位置的距离判断监测区域内的监测站信息；

55、提取监测区域内各个监测站的历史记录数据，并筛选出机场位置的历史天气数据；

56、将不同监测站的机场位置的历史天气数据进行分析比较，得到数据误差；

57、根据数据误差将不同监测站的机场位置的历史天气数据进行均值化处理，得到优化后的机场历史天气数据。

58、可选地，在本技术实施例所述的基于rpa机器人的民航机场天气预报评分系统中，获取机场位置信息，根据机场位置信息进行空管区域划分，并获取机场历史天气数据，具体包括：

59、获取机场位置信息，根据机场位置信息生成位置经度与纬度；

60、根据机场位置经度与纬度确定空管区域，获取空管区域内的监测站分布信息，根据监测站分布信息计算各个监测站与机场位置的距离；

61、以机场位置为圆心，设定距离为半径进行监测区域构建，并根据各个监测站与机场位置的距离判断监测区域内的监测站信息；

62、提取监测区域内各个监测站的历史记录数据，并筛选出机场位置的历史天气数据；

63、将不同监测站的机场位置的历史天气数据进行分析比较，得到数据误差；

64、根据数据误差将不同监测站的机场位置的历史天气数据进行均值化处理，得到优化后的机场历史天气数据。

65、第三方面，本技术实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中包括基于rpa机器人的民航机场天气预报评分方法程序，所述基于rpa机器人的民航机场天气预报评分方法程序被处理器执行时，实现如上述任一项所述的基于rpa机器人的民航机场天气预报评分方法的步骤。

66、由上可知，本技术实施例提供的一种基于rpa机器人的民航机场天气预报评分方法、系统及介质，通过获取机场位置信息，根据机场位置信息进行空管区域划分，并获取机场历史天气数据；将历史天气数据输入预设的模型进行训练，得到天气预报模型；根据天气预报模型输出预定未来时间段内的天气预报信息；获取天气实况信息，通过天气实况信息与天气预报信息进行校验，得到校验结果；根据校验结果对天气预报生成评分数据；将评分数据与预设的评分指标进行比较，得到天气预报准确率；若天气预报准确率大于或等于预设的准确率阈值，则将评分数据传输至终端；若天气预报准确率小于预设的准确率阈值，则生成修正信息，根据修正信息调整天气预报模型的参数，并更新天气预报信息，生成天气预报报表；通过将天气预报信息与天气实况信息进行比较分析，进而实时判断天气预报的准确率，进行天气预报评分，根据评分结果反向修正天气预报模型的参数，使天气预报模型的输出结果更加贴近实际结果，提高天气预报的准确率。

67、本技术的其他特征和优点将在随后的说明书阐述，并且，本技术的优点部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本技术实施例了解。本技术的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。