基于微服务架构的气象数据处理与可视化平台研究
这是一篇关于气象数据服务平台,微服务架构,数据可视化,注意力机制,气象数据预报的论文, 主要内容为随着数字经济的飞速发展,气象数据早已被运用至天气预报、农业生产、航空航天和应急减灾等诸多领域。与此同时,气象数据的种类、规模和更新频次也呈现出非常典型的大数据特征。然而,目前国内外的气象数据服务平台大都采用传统的单体应用架构或SOA架构,越来越难以满足用户对于大数据量、高并发和高可用的使用需求。另一方面,如何充分发挥平台中气象数据的存量优势,挖掘出海量气象数据中所蕴含的规律,也是一项巨大的挑战。针对以上问题,本文设计并实现了一种基于微服务架构的气象数据服务平台,主要完成工作如下:(1)将平台拆分为数据共享、数据可视化和数据预报等多个服务模块,使用Spring Cloud Alibaba的一系列核心组件完成了服务的治理工作。不同服务之间彻底解耦,并且可以通过对服务的动态扩容来适应业务功能的快速增长,真正实现敏捷开发。(2)分析了平台的总体设计目标与开发准则,并根据用户需求对平台的总体框架和具体功能模块进行了详细设计。为了减少单点故障的发生,缓存和数据库的架构分别采用了哨兵模式和主从模式。(3)利用Java语言、POI函数库等技术完成了多源气象数据的解析、存储、归档和共享工作。使用Python脚本、D3.js等技术对多源气象数据进行了可视化展示。(4)提出了一种基于改进双阶段注意力机制的气象数据预报模型DACNN-RNN(Dual-stage Attention and Convolutional Neural Network based Recurrent Neural Network)。该模型整体基于编码器-解码器架构,在编码器的输入阶段引入了目标注意力机制和卷积神经网络以对所有输入特征之间的相关性进行建模,在解码器的输入阶段引入了时间注意力机制以更好地把握长时间序列的依赖关系。该模型最终被集成于平台中,为气象数据预报服务提供了支撑。本文基于南京市真实的空气质量相关数据进行了对比实验,实验结果表明,DACNN-RNN模型在平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)和决定系数(R-Square)指标上的表现均优于其他对比模型。最后对平台进行了功能测试和性能测试,测试结果表明,平台达到了预期的设计目标,目前已在中国科学院大气物理研究所内网部署并试运行。
基于微服务架构的气象数据处理与可视化平台研究
这是一篇关于气象数据服务平台,微服务架构,数据可视化,注意力机制,气象数据预报的论文, 主要内容为随着数字经济的飞速发展,气象数据早已被运用至天气预报、农业生产、航空航天和应急减灾等诸多领域。与此同时,气象数据的种类、规模和更新频次也呈现出非常典型的大数据特征。然而,目前国内外的气象数据服务平台大都采用传统的单体应用架构或SOA架构,越来越难以满足用户对于大数据量、高并发和高可用的使用需求。另一方面,如何充分发挥平台中气象数据的存量优势,挖掘出海量气象数据中所蕴含的规律,也是一项巨大的挑战。针对以上问题,本文设计并实现了一种基于微服务架构的气象数据服务平台,主要完成工作如下:(1)将平台拆分为数据共享、数据可视化和数据预报等多个服务模块,使用Spring Cloud Alibaba的一系列核心组件完成了服务的治理工作。不同服务之间彻底解耦,并且可以通过对服务的动态扩容来适应业务功能的快速增长,真正实现敏捷开发。(2)分析了平台的总体设计目标与开发准则,并根据用户需求对平台的总体框架和具体功能模块进行了详细设计。为了减少单点故障的发生,缓存和数据库的架构分别采用了哨兵模式和主从模式。(3)利用Java语言、POI函数库等技术完成了多源气象数据的解析、存储、归档和共享工作。使用Python脚本、D3.js等技术对多源气象数据进行了可视化展示。(4)提出了一种基于改进双阶段注意力机制的气象数据预报模型DACNN-RNN(Dual-stage Attention and Convolutional Neural Network based Recurrent Neural Network)。该模型整体基于编码器-解码器架构,在编码器的输入阶段引入了目标注意力机制和卷积神经网络以对所有输入特征之间的相关性进行建模,在解码器的输入阶段引入了时间注意力机制以更好地把握长时间序列的依赖关系。该模型最终被集成于平台中,为气象数据预报服务提供了支撑。本文基于南京市真实的空气质量相关数据进行了对比实验,实验结果表明,DACNN-RNN模型在平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)和决定系数(R-Square)指标上的表现均优于其他对比模型。最后对平台进行了功能测试和性能测试,测试结果表明,平台达到了预期的设计目标,目前已在中国科学院大气物理研究所内网部署并试运行。
基于微服务的气象数据处理与可视化平台研究
这是一篇关于气象数据服务平台,微服务,Redis,PSO-Adaboost-C4.5算法,数据可视化的论文, 主要内容为目前,随着信息技术的不断发展,气象科学已融入到天气预报预警、农业、航空航天、环境保护等各个领域中,气象数据的种类和规模也在日益增大。然而目前国内外很多气象数据处理与应用系统大都采用SOA架构或者单体架构,随着气象数据量和访问人数的不断增加,这种软件架构会变得越来越臃肿,既增加了开发与维护的难度,又不足以应对访问量增大给系统带来的高并发问题。针对以上问题,本文设计和构建了一套基于微服务的气象数据服务平台,服务间得到充分解耦,各微服务可独立开发、部署并运行,同时引入Redis缓存数据库,提高了数据库读写的效率。该平台在满足用户对气象数据需求的同时,还为气象数据资源的共享和重复利用提供了新的解决方案。论文的主要工作如下:(1)平台采用JAVA开发语言,利用Spring Boot、My Batis等框架完成了整个系统的搭建,通过Spring Cloud中Eureka、Ribbon、Hystrix、Feign、Zuul等组件完成了微服务的治理,利用NCL、D3.JS等技术实现了不同气象数据格式的可视化。(2)分析了平台的开发目标和准则,并根据用户使用需求设计了平台的总体框架,并以此对各个模块进行了详细设计,以及对数据库的架构和表作了具体的设计。(3)利用气象站点的历史数据进行训练,提出了一种改进的Adaboost-C4.5算法预测模型,利用PSO算法来优化Adaboost-C4.5弱分类器的权重,提高了降雨预测精度,并将PSO-Adaboost-C4.5算法模型集成于系统形成气象预报服务,大大提高了气象数据服务平台的实用性。(4)平台利用IO流以及多种接口类实现了对气象站点数据和nc格式的卫星数据的解析入库,此外,平台实现了包括基础微服务、数据共享服务、数据可视化以及气象预报等多个模块,并且通过测试工具对各功能模块进行了测试,验证了系统设计满足设定要求。
基于微服务的气象数据处理与可视化平台研究
这是一篇关于气象数据服务平台,微服务,Redis,PSO-Adaboost-C4.5算法,数据可视化的论文, 主要内容为目前,随着信息技术的不断发展,气象科学已融入到天气预报预警、农业、航空航天、环境保护等各个领域中,气象数据的种类和规模也在日益增大。然而目前国内外很多气象数据处理与应用系统大都采用SOA架构或者单体架构,随着气象数据量和访问人数的不断增加,这种软件架构会变得越来越臃肿,既增加了开发与维护的难度,又不足以应对访问量增大给系统带来的高并发问题。针对以上问题,本文设计和构建了一套基于微服务的气象数据服务平台,服务间得到充分解耦,各微服务可独立开发、部署并运行,同时引入Redis缓存数据库,提高了数据库读写的效率。该平台在满足用户对气象数据需求的同时,还为气象数据资源的共享和重复利用提供了新的解决方案。论文的主要工作如下:(1)平台采用JAVA开发语言,利用Spring Boot、My Batis等框架完成了整个系统的搭建,通过Spring Cloud中Eureka、Ribbon、Hystrix、Feign、Zuul等组件完成了微服务的治理,利用NCL、D3.JS等技术实现了不同气象数据格式的可视化。(2)分析了平台的开发目标和准则,并根据用户使用需求设计了平台的总体框架,并以此对各个模块进行了详细设计,以及对数据库的架构和表作了具体的设计。(3)利用气象站点的历史数据进行训练,提出了一种改进的Adaboost-C4.5算法预测模型,利用PSO算法来优化Adaboost-C4.5弱分类器的权重,提高了降雨预测精度,并将PSO-Adaboost-C4.5算法模型集成于系统形成气象预报服务,大大提高了气象数据服务平台的实用性。(4)平台利用IO流以及多种接口类实现了对气象站点数据和nc格式的卫星数据的解析入库,此外,平台实现了包括基础微服务、数据共享服务、数据可视化以及气象预报等多个模块,并且通过测试工具对各功能模块进行了测试,验证了系统设计满足设定要求。
基于微服务架构的气象数据处理与可视化平台研究
这是一篇关于气象数据服务平台,微服务架构,数据可视化,注意力机制,气象数据预报的论文, 主要内容为随着数字经济的飞速发展,气象数据早已被运用至天气预报、农业生产、航空航天和应急减灾等诸多领域。与此同时,气象数据的种类、规模和更新频次也呈现出非常典型的大数据特征。然而,目前国内外的气象数据服务平台大都采用传统的单体应用架构或SOA架构,越来越难以满足用户对于大数据量、高并发和高可用的使用需求。另一方面,如何充分发挥平台中气象数据的存量优势,挖掘出海量气象数据中所蕴含的规律,也是一项巨大的挑战。针对以上问题,本文设计并实现了一种基于微服务架构的气象数据服务平台,主要完成工作如下:(1)将平台拆分为数据共享、数据可视化和数据预报等多个服务模块,使用Spring Cloud Alibaba的一系列核心组件完成了服务的治理工作。不同服务之间彻底解耦,并且可以通过对服务的动态扩容来适应业务功能的快速增长,真正实现敏捷开发。(2)分析了平台的总体设计目标与开发准则,并根据用户需求对平台的总体框架和具体功能模块进行了详细设计。为了减少单点故障的发生,缓存和数据库的架构分别采用了哨兵模式和主从模式。(3)利用Java语言、POI函数库等技术完成了多源气象数据的解析、存储、归档和共享工作。使用Python脚本、D3.js等技术对多源气象数据进行了可视化展示。(4)提出了一种基于改进双阶段注意力机制的气象数据预报模型DACNN-RNN(Dual-stage Attention and Convolutional Neural Network based Recurrent Neural Network)。该模型整体基于编码器-解码器架构,在编码器的输入阶段引入了目标注意力机制和卷积神经网络以对所有输入特征之间的相关性进行建模,在解码器的输入阶段引入了时间注意力机制以更好地把握长时间序列的依赖关系。该模型最终被集成于平台中,为气象数据预报服务提供了支撑。本文基于南京市真实的空气质量相关数据进行了对比实验,实验结果表明,DACNN-RNN模型在平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)和决定系数(R-Square)指标上的表现均优于其他对比模型。最后对平台进行了功能测试和性能测试,测试结果表明,平台达到了预期的设计目标,目前已在中国科学院大气物理研究所内网部署并试运行。
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