基于神经网络的毫米波测云雷达云状识别研究
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福建省大气探测技术保障中心

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P413.2, TN959.4

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Research on Cloud Type Recognition Based on Millimeter-wave Cloud Radar Using Neural Network
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    摘要:

    为了开展云状识别研究,增加云状观测的客观性,本文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)六种云状开展自动分类识别。研究表明,本文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。

    Abstract:

    In order to carry out the research on cloud recognition and increase the objectivity of cloud observation, a cloud recognition method based on millimeter-wave cloud radar using neural network is presented. Through BP neural network algorithm ,12 cloud features of millimeter-wave cloud radar in Luoyuan, Pinghe and Jian’ou, Fujian Province, from August 2018 to June 2020 are used to recognize six types of cloud, including stratus, stratocumulus, altostratus, cumulus, altocumulus, cirrus. The recognition accuracy is about 78.13%, and the comprehensive evaluation index is about 79.84%. The research shows that this method can reduce the uncertainty of cloud observation and improve the accuracy of cloud automatic observation products under different weather backgrounds.

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  • 收稿日期:2020-12-25
  • 最后修改日期:2021-02-23
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