一种基于大数据的区域降水量预测方法及系统

本申请提供一种基于大数据的区域降水量预测方法，属于数据处理技术，基于大数据获取多个目标降水传感器在历年的多个第一历史平均降水指数，然后建立具有第一历史平均降水指数与第二历史平均降水指数相关性的神经网络模型，并将在监测时获取到的数据导入该模型，根据监测数据与历史平均数据的差异情况，选择性的升高或降低在输入神经网络模型时的权重，得到最终的预测结果。本申请提出的一种基于大数据的区域降水量预测方法，通过神经网络模型对区域降水进行预测，在将数据输入神经网络模型时，先对数据可信程度进行判断，与历史平均数据差异较大则可信度较低，根据数据的可信程度设置对应的高低权重并输入神经网络模型，使得最后的结果更精确。