基于时序分解和循环神经网络的天气雷达故障预测方法

本公开的实施例提供了一种基于时序分解和循环神经网络的天气雷达故障预测方法，应用于天气雷达技术领域。该方法包括基于预设经验模态分解算法，根据获取的天气雷达的时序状态数据提取趋势特征和波动特征；基于预设循环神经网络，根据趋势特征生成趋势特征指标预测值；对趋势特征指标预测值进行偏差分析，得到趋势劣化指标；对波动特征进行波动分析，得到波动指标；根据趋势劣化指标和波动指标，构建故障预测指标；判断故障预测指标是否超出预设故障指标区间阈值；若超出，则进行故障预警。基于此，可以在天气雷达故障发生早期有效识别故障微弱特征，实现天气雷达关键部件故障的识别和预警。