基于反向传播神经网络的天气与电路故障关联分析方法

本发明公开一种基于反向传播神经网络分析的极端天气与故障关联性分析与提取方法，属于气象研究领域，该方法包括：获取区域气象观测站数据及故障数据；将气象观测站数据按照指定极端天气定义指标进行数值统计计算，进行空间关联匹配；划分样本集；构建神经网络关联分析模型，利用样本集对网络模型进行训练，得到训练好的模型；利用训练好的模型进行全域测试，得到全域极端天气与故障的关联性分析结果，形成安全等级分类；利用ArcMap地理成图软件对全域关联结果进行空间可视化与专题图生成。本发明通过输入极端天气指标数值与故障数量数据，进行基于反向神经网络关联分析模型的训练，实现区域极端天气与故障的快速关联性分析与可视化结果展示。