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機器學習可預測風暴破壞力 來源:中國氣象報 日期:2019年08月29日09:41

  近日,芬蘭氣象局和阿爾托大學的科學家在《電氣與電子工程師學會》(IEEE)期刊上發表研究文章稱,利用機器學習技術可以預測出風暴的破壞力大小。

  夏季,雷暴在世界各地都很常見,閃電、暴雨和強風可破壞電網并導致電力中斷。風暴即將來臨時很容易識別,但電力公司想知道哪些風暴可能會對電力基礎設施造成損壞。

  研究者開發出一種機器學習方法來預測風暴的強度。當計算機從現有數據中習得模式,從而能夠進一步利用新數據作出預測時,機器學習就成為一種預測風暴是否會導致停電的理想手段。

  訓練計算機對風暴強度進行分類的第一步是用停電數據來“喂養”它們。芬蘭中部是風暴多發地區,為該區域供電的三家能源公司提供了有關電力中斷的數據。

  由此,風暴被分為4類:0級風暴不會切斷任何電力變壓器導致電力中斷,1級風暴導致10%的變壓器電力切斷,2級為50%,3級高達50%以上。

  根據構成風暴的許多要素,可以看出其破壞力大小,比如表面積、風速、溫度和壓力等。將每個風暴的16個不同特征分組歸類后,研究者就可以訓練計算機來識別會造成破壞的風暴。

  結果表明,機器學習算法非常擅長預測哪些風暴將發展成0級、不造成任何破壞,以及哪些風暴會達到至少3級、造成大量破壞。

  研究者正在將更多的風暴數據代入模式,以提升其將1級風暴和2級風暴區分開來的能力,使其對能源公司更有用處。“下一步,我們將嘗試改進模式,使其不僅適用于夏季風暴。”該研究主要作者之一魯普·泰爾沃說,芬蘭冬季有時會出現強風暴,但其與夏季風暴的生成原理不同,所以需要用不同的方法來預測其可能造成的潛在破壞。(來源:IEEE 編譯:吳鵬)

(來源:《中國氣象報》2019年8月29日三版 責任編輯:蘇杰西)



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