基于神经网络技术的天气雷达超折射回波识别 |
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引用本文: | 杜言霞,于子敏,温继昌,舒毅,吴勇凯,谢启杰.基于神经网络技术的天气雷达超折射回波识别[J].气象科技,2018,46(4):644-650. |
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作者姓名: | 杜言霞 于子敏 温继昌 舒毅 吴勇凯 谢启杰 |
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作者单位: | 福建省泉州市气象局;福建省气象局 |
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基金项目: | 2017年福建省气象局基层科技专项项目基金资助 |
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摘 要: | 基于SA多普勒天气雷达资料,从其基本反射率、径向速度和谱宽3个基本产品中提取出6个能反映它们之间差异的特征参量,并对它们进行概率统计分析,作为BP神经网络的识别因子。通过建立适当的训练集对神经网络进行训练,从而得到最优的网络结构,再利用测试集对经过训练的网络做进一步测试,对其识别效果进行评判。结果表明:当神经网络的输入层、隐含层和输出层的神经元个数分别为6、6、2时,能够对超折射回波达到最优的识别效果。最终通过实际个例对识别效果做再次验证。
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关 键 词: | 多普勒天气雷达 超折射回波 BP神经网络 识别 |
收稿时间: | 2017/8/9 0:00:00 |
修稿时间: | 2017/12/25 0:00:00 |
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