基于熵值法特征筛选的GRNN降雹识别

针对冰雹监测难和冰雹灾情不易估计的问题,结合声信号的时域、频域特点,采用时域、频域和小波域相结合的特征提取方法,将熵值法与广义回归神经网络(GRNN)相结合,提出一种基于熵值法特征筛选的GRNN降雹识别方法。对采集的降雹和降雨声信号提取时域特征、频域特征和小波包能量谱特征,采用熵值法确定各特征的权重大小,剔除权重较小的特征项并进行特征融合组成新的特征子集,将特征子集输入GRNN进行预测识别。试验结果表明,该方法能够有效识别冰雹,且特征筛选后的识别率高达97.8276%,相较未进行特征筛选的特征集,识别率提高了近10%。