基于机器学习的自动气象站风向异常识别方法、系统、设备及存储介质

本发明公开了基于机器学习的自动气象站风向异常识别方法、系统、设备及存储介质，所述识别方法包括：典型天气过程时段选取；构建适用于风向异常分类的参数模型；进行风向异常检测，使用构建的适用于风向异常分类的参数模型识别自动气象站的风向异常数据；风向异常数据的统计分析，按风向异常数据的百分比范围划分异常提醒等级，形成风向异常识别结果，本发明可在不对自动气象站观测仪器硬件进行检测的情况下进行间接异常表征监测，能有效检测出隐蔽性较高的错误风向数据，提高自动气象站风向数据质量，为实时天气监测、预测未来的天气变化、了解气候变化的趋势和规律提供准确风向数据集支撑。