基于机器学习的粒子云宏观参数量化方法、装置及设备

本发明提供了一种基于机器学习的粒子云宏观参数量化方法、装置及设备。其中，方法包括：获取地基数据、卫星数据以及气象数据；基于气象数据对地基数据和卫星数据进行时空匹配处理，得到匹配的地基数据集和匹配的卫星数据集；对匹配的地基数据集、匹配的卫星数据集以及气象数据进行异常数据剔除处理，得到剔除后数据；对剔除后数据进行变量筛选得到气象变量、地基云宏观参数变量和卫星云宏观参数变量；采用气象变量、地基云宏观参数变量和卫星云宏观参数变量对粒子云宏观参数初始模型进行训练，得到训练好的粒子云宏观参数模型；获取待处理气象数据，并基于待处理气象数据以及训练好的粒子云宏观参数模型生成粒子云宏观参数量化结果。