基于神經網絡技術的天氣雷達超折射回波識別
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2017年福建省氣象局基層科技專項項目基金資助


Identification of Superrefraction Echoes of Weather Radar Based on Neural Network
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    摘要:

    基于SA多普勒天氣雷達資料,從其基本反射率、徑向速度和譜寬3個基本產品中提取出6個能反映它們之間差異的特征參量,并對它們進行概率統計分析,作為BP神經網絡的識別因子。通過建立適當的訓練集對神經網絡進行訓練,從而得到最優的網絡結構,再利用測試集對經過訓練的網絡做進一步測試,對其識別效果進行評判。結果表明:當神經網絡的輸入層、隱含層和輸出層的神經元個數分別為6、6、2時,能夠對超折射回波達到最優的識別效果。最終通過實際個例對識別效果做再次驗證。

    Abstract:

    Based on the SA Doppler weather radar data, six characteristic parameters are extracted from the basic reflectivity, radial velocity, and spectrum width of three basic products, which can reflect the differences between them, and their probability analysis are used for the recognition factors of BP neural network.Through the establishment of the proper training set, the neural network is trained, and the optimal network structure is obtained. Then the test set is used to further test the trained network, and the identification effect is evaluated. The results are as follows: when the number of neurons in the input layer, the hidden layer, and the output layer of neural networks is 6, 6 and 2, and the best recognition effect can be obtained for the superrefraction echoes. Finally, the validity of the recognition is verified again by actual cases.

    參考文獻
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引用本文

杜言霞,于子敏,溫繼昌,舒毅,吳勇凱,謝啟杰.基于神經網絡技術的天氣雷達超折射回波識別[J].氣象科技,2018,46(4):644~650

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歷史
  • 收稿日期:2017-08-09
  • 定稿日期:2017-12-25
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  • 在線發布日期: 2018-08-30
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