融合多种机器学习模型的降水数据观测质量的控制方法

本申请提供的融合多种机器学习模型的降水数据观测质量的控制方法，涉及气象观测技术领域。通过获取预观测区域的降水数据，进行观测质量评估得出异常部分；采用生成对抗网络对所得降水数据中的异常部分进行修复，得出修复后降水数据；基于修复后降水数据，提取用于复杂度分析的气象因子；基于提取所得气象因子进行复杂度分析，并生成气象因子的复杂度评分；基于复杂度评分，确定当前降水数据的判别路径。本方法通过气象因子提取、生成对抗网络修复、复杂度分析以及判别路径动态切换一系列步骤，在不同气象条件下实现降水数据的高精度观测和实时调整，为气象预测提供可靠的数据支持。