基于微气象数据的覆冰厚度预测方法及系统

本发明涉及智能气象预测和电力系统安全技术领域，尤其涉及基于微气象数据的覆冰厚度预测方法及系统，通过收集气温、湿度、风速等微气象数据，并利用时间序列分析和机器学习算法对数据进行特征提取和模型训练，同时结合实时更新的气象数据对模型进行动态调整，以应对复杂多变的气候条件；该系统具备更高的预测准确性，特别在极端气象下能提供精准预测；实时更新机制使模型能够反映最新的气象条件，及时更新覆冰厚度预测结果，减少覆冰带来的负面影响；该方法还具有广泛的适应性，不仅可用于覆冰预测，还能应用于洪水预测和干旱监测；用户界面直观友好，使专业和普通用户都能轻松理解和利用预测结果。