基于神经网络的毫米波测云雷达云状识别研究

余安安; 吴雪菲; 李栋; 任雍; 刘光普

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基于神经网络的毫米波测云雷达云状识别研究

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为了开展云状识别研究,增加云状观测的客观性,在毫米波测云雷达原有云状识别方法的基础上,利用2018年8月~2020年6月福建罗源、平和、建瓯三地毫米波测云雷达的12种云特征数据开展进一步的研究,通过BP神经网络算法对层云、层积云、高层云、积云、高积云、高云(卷云)6种云状开展自动分类识别。研究表明,实现的云状自动识别方法,识别准确率约为78.13%,综合评价指标约为79.84%,能够降低云状观测的不确定性,完善不同天气背景下云自动观测产品的准确性。

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来源
《国外电子测量技术》 |2021年第4期|82-86|共5页
作者
余安安; 吴雪菲; 李栋; 任雍; 刘光普;
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作者单位

福建省大气探测技术保障中心;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类农业雷达、气象雷达;
关键词
毫米波测云雷达; BP神经网络; 云状识别; 云观测;

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