METHOD AND SYSTEM FOR WEATHER FORECAST CREATION

FIELD: information technology.SUBSTANCE: method is run on a server that includes a processor and a machine learning module. The method includes: obtaining by the machine learning module the current weather measurement parameter representing the weather parameter at the measurement timepoint; obtaining by the machine learning module the first average value of the historical weather parameter for the measurement timepoint; creation of the normalised value of the weather measurement parameter by the machine learning module, on the basis of the difference between the current weather measurement parameter and the first average historical weather parameter for the measurement timepoint; training the machine learning module to create a normalised value of the weather prediction parameter, at least partially, on the basis of the normalised value of the weather measurement parameter, the normalised value of the weather prediction parameter is linked with the prediction timepoint after the measurement timepoint.EFFECT: increased accuracy of forecasting weather parameters by reducing the prediction performance ratio.45 cl, 7 dwg Изобретение относится к области прогнозирования погоды, конкретнее к способам и системам для создания прогноза погоды. Способ выполняется на сервере, включающем процессор и модуль машинного обучения. Причем способ включает в себя: получение модулем машинного обучения текущего параметра измерения погоды, представляющего собой параметр погоды в момент времени измерения; получение модулем машинного обучения первого среднего значения исторического параметра погоды для момента времени измерения; создание модулем машинного обучения нормализованного значения параметра измерения погоды на основе различия между текущим параметром измерения погоды и первым средним значением исторического параметра погоды для момента времени измерения; обучение модуля машинного обучения создавать нормализованное значение параметра прогнозирования погоды по меньшей мере частично на основе нормализованного значения параметра измерения погоды, причем нормализованное значение параметра прогнозирования погоды связано с моментом времени прогнозирования после момента времени измерения. Технический результат заключается в повышении точности прогнозирования параметров погоды за счет снижения погрешности алгоритма прогнозирования. 4 н. и 41 з.п. ф-лы, 7 ил.