基于深度学习的气象报告生成方法及系统

本申请提供一种基于深度学习的气象报告生成方法及系统，通过获取目标气象采集数据；将目标气象采集数据加载到事先调试好的极端气候预识别神经网络进行处理，得到极端气候预识别结果；基于预测得到的极端气候预识别结果，生成气象报告，在网络调试中，在数据表征的维度完成极端气候数据表征向量的增广，极端气候数据表征向量在向量域中，表现为多个表征向量分组集合，采取对分组集合的集合质心进行增强处理来构建第二极端气候数据表征向量，确保第二极端气候数据表征向量和已有极端气候数据表征向量更相似，以增加构建的极端气候数据表征向量的精确度，增加极端气候数据表征向量的增广质量，从而使得极端气候预识别神经网络的调试结果更加准确。