【源码】基于Python的气象站异常检测系统

项目简介

本项目致力于设计并实现基于气象数据的自动气象站异常检测系统。通过深入分析气象站的日平均气温数据，结合空间分析和时间序列分析方法，利用气象站的地理位置和时间信息，准确识别数据异常的气象站。

项目的主要特性和功能

主要特性

1. 空间分析：运用图模型构建气象站间的空间关系，依据纬度差检测异常。
2. 时间序列分析：基于历史数据构建模型，对比当前与历史数据差异识别异常。
3. 融合算法：结合空间和时间分析结果，优化异常检测的准确性。

功能模块

1. 数据加载与预处理：加载气象数据，完成数据清洗和格式转换。
2. 空间分析模块：计算气象站局部变异量，识别空间异常。
3. 时间序列分析模块：计算当前与历史气温差异，识别时间异常。
4. 异常检测模块：综合空间和时间分析结果，输出异常气象站编号和位置信息。
5. 结果输出模块：输出最终的异常检测结果。

安装使用步骤

安装依赖库

本项目依赖Python的numpy、pandas、scikit - learn等库，使用以下命令安装： bash pip install numpy pandas scikit-learn

下载数据文件

从指定路径下载气象数据文件（如 .mat 文件），文件包含气象站经纬度、气温等数据。

运行程序

运行主程序 main.py，通过命令行参数输入数据文件路径、参数设置等。示例命令如下： bash python3 ./main.py --sigma 3 --front 7 --threhold 50 --use_time_info --delta_t 20 程序会自动加载数据，进行异常检测并输出结果。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】