基于贝叶斯模型的台风风场重建方法、装置及介质

本公开提供了一种基于贝叶斯模型的台风风场重建方法、装置、设备及介质，该方法包括：获取台风最佳路径数据集；构建初始台风风场模型，将初始台风风场模型转换为基于每一个象限上的平均风速模型；通过基于贝叶斯层级模型估计权重参数，数据层定义每一个象限上的平均风速和最大风半径呈正态分布；过程层定义台风风场模型，以及生成用于风场参数的前馈神经网络模型，其控制参数为权重参数；先验层定义参数w的正态分布，参数σ服从的对数正态分布；通过蒙特卡洛方法及MAP方法确定权重参数，获得前馈神经网络模型；基于台风最佳路径数据集确定台风风场模型。以解决现有台风风场模型物理特征之间的不协调导致风场危险性评估不准确的问题。