基于智能模型的极端天气事件预测方法、系统和存储介质

本发明涉及气象数据处理与人工智能预测技术领域，公开了一种基于智能模型的极端天气事件预测方法。该方法包括：采集多源气象数据，并进行预处理以统一数据的时间与空间基准；基于预处理结果提取反映气象要素变化规律的时空特征，形成特征向量用于训练深度学习模型；在实时平台中按滑动时间窗口输入融合数据进行预测，并依据预测结果与设定阈值生成预警信息，通过多渠道发布；将预警与监测结果反馈至特征提取与模型更新环节实现在线更新与闭环处理。该方法通过多源气象数据融合与时空特征建模，结合深度学习对时间与空间信息的联合分析，可在保证数据一致性的基础上提升极端天气事件识别的及时性与准确性。