基于支持向量机的双偏振雷达对流降水类型识别方法研究

杨通晓; 岳彩军

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利用基于T矩阵法建立的降水粒子雷达探测模型,建立了基于支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的雷达降水类型识别模型.通过样本数据归一化预处理,并考虑到样本集中各偏振参量间是非线性的,择优选径向基核函数作为非线性支持向量机的核函数,采用粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)获取最优核函数参数C和γ,使模型达到较高分类预测准确率.建立的SVM雷达降水类型识别模型,在各仰角的预测准确率于X波段可达80％以上,于S波段可达95％左右.进一步分析发现,当多波长下预测降水类型相同时,分类预测结果准确率可达97.3％,而错误的概率仅为2.7％.可见,所建立的SVM雷达降水类型识别模型,有效提高了雷达对流天气下降水类型的识别能力.

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来源
《暴雨灾害》 |2019年第4期|297-302|共6页
作者
杨通晓; 岳彩军;
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作者单位

上海市生态气象和卫星遥感中心;

上海200030;

上海市生态气象和卫星遥感中心;

上海200030;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类雷达探测;
关键词
双偏振雷达; 支持向量机; 多波长联合观测; 对流降水;

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