一种基于气象数据的不平衡样本舞动预测方法及系统

本发明涉及电力输电工程技术领域，公开了一种基于气象数据的不平衡样本舞动预测方法及系统，预测方法包括：收集各监测点的历史监测数据，并同步采集对应监测点的气象信息；以监测装置和日期为基本单元，在各装置的每日数据中选取一条样本数据，将样本数据中的不舞动样本按线路编号分组，每组内仅保留不同档距对应的样本；根据线路档距特征、舞动高发时段和典型气象组合，对样本数据赋予差异化损失权重，构建加权交叉熵损失函数；构建日尺度舞动预测模型，利用加权交叉熵损失函数对模型进行训练，实现对舞动事件的日尺度预测。通过构建科学的样本抽取策略、引入类别权重机制以及采用深度学习分类模型，提升模型对少数类事件的识别能力。