10.3969/j.issn.1006-9348.2021.12.055
基于卷积神经网络的天气雷达回波外推模型
常用天气雷达回波外推方法建立的天气雷达回波外推模型,设置编码器和预测器长度和步长偏小,导致模型外推预测天气精度低,于是提出基于卷积神经网络的天气雷达回波外推模型.转换雷达图像数据集坐标,计算天气变化粒子的经纬度值,修正天气变化粒子距离地面高度,预处理天气雷达图像数据;将卷积神经网络分为正向传播和反向传播两种,分别训练卷积神经网络数据传播过程;采用卷积层和采样层交替布置的方式,设置编码器和预测器长度和步长,建立天气雷达回波外推模型预测天气.实验结果表明:对比三组天气雷达回波外推模型,所设计模型具有较高的外推预测精度.
卷积神经网络;天气雷达;回波;外推模型
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TP391.4(计算技术、计算机技术)
山西省软科学研究计划项目2019041023-5
2022-01-17(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共5页
272-275,285