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机器学习方法预测风暴的严重性
时间:2019-10-30 15:18:0 评论:0 收藏本文 复制本页地址 (按Ctrl+D可以收藏到浏览器)

夏天雷雨在世界各地很普遍。除了破坏公园的下午,闪电、雨水和强风也会损坏电网并导致停电。很容易判断风暴何时来临,但电力公司希望能够预测哪些公司有可能破坏其基础设施。

机器学习——当计算机发现现有数据中的模式,使他们能够预测新数据——是预测哪些风暴可能导致停电的理想方法。芬兰气象研究所(FMI)的软件架构师、奥尔托大学(Aalto University)Alex Jung教授的研究小组的博士研究员Roope Tervo开发了一种机器学习方法来预测风暴的严重性。

科学研究中的相关故事自动化-步骤1:投资于调度软件。机器学习揭示了遗传因素和行为学之间的联系。使用机器学习算法根据大脑活动对单词类型进行分类。教计算机如何分类的第一步风暴给他们提供了停电的数据。三家芬兰能源公司,即J_rvi-Suomen Energia、Loiste S_hkoverkko和Imatra Seudun S_hk_nseirto,通过易受风暴影响的芬兰中部建立了电网,他们提供了有关电网电力中断数量的数据。风暴分为4类。一场0级风暴并没有使任何电力变压器断电。一级风暴切断了10%的变压器,二级风暴切断了50%的变压器,三级风暴切断了50%以上的变压器。

下一步是从FMI所拥有的风暴中获取数据,使计算机更容易理解。

我们使用了一种新的基于对象的方法来准备数据,这使得这项工作令人兴奋。风暴是由许多元素组成的,这些元素可以指示它们的破坏程度:表面积、风速、温度和压力等等。通过对每个风暴的16个不同特征进行分组,我们能够训练计算机识别风暴何时会造成破坏”。

Roope Tervo,芬兰气象研究所(FMI)软件架构师,阿尔托大学博士研究员

结果很有希望:该算法能够很好地预测哪些风暴将是0级,不会造成任何损害,哪些风暴将至少是3级,并且会造成大量的损害。研究人员正在模型中添加更多的风暴数据,以帮助提高区分1级和2级风暴的能力,使预测工具对能源公司更有用。

“我们的下一步是尝试和完善模型,使其适用于更多的天气而不仅仅是夏季风暴,”Roope说,“众所周知,芬兰冬季可能会有大风暴,但它们的工作方式不同于夏季风暴,因此我们需要不同的方法来预测它们的潜在损害。”

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