一种多尺度时空特征提取与融合的天气预测方法及系统

本发明公开了一种多尺度时空特征提取与融合的天气预测方法及系统，包括采用层次聚类算法构建多尺度空间结构,根据节点数据，提取趋势分量，并对节点数据进行去趋势得到季节分量，进而得到最终的时间特征；计算多尺度空间结构中子节点相对于父节点的延迟值，对延迟值排序得到顺序索引，进而得到空间特征；对时间特征和空间特征进行特征融合，得到时空融合特征；将不同尺度的时空融合特征进行融合，得到多尺度特征融合结果，对多尺度特征融合结果使用线性映射，得到天气预测结果。本发明降低了计算成本和预测的误差，可灵活地处理不规则分布的气象站数据，提高了对复杂站点布局数据的处理能力。