基于支持向量機(jī)的雙偏振雷達(dá)對(duì)流降水類(lèi)型識(shí)別方法研究
關(guān)鍵詞：雙偏振雷達(dá) 支持向量機(jī) 多波長(zhǎng)聯(lián)合觀測(cè) 對(duì)流降水
摘要：利用基于T矩陣法建立的降水粒子雷達(dá)探測(cè)模型,建立了基于支持向量機(jī)(Support Vector Machine, SVM)的雷達(dá)降水類(lèi)型識(shí)別模型。通過(guò)樣本數(shù)據(jù)歸一化預(yù)處理,并考慮到樣本集中各偏振參量間是非線性的,擇優(yōu)選徑向基核函數(shù)作為非線性支持向量機(jī)的核函數(shù),采用粒子群優(yōu)化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)獲取最優(yōu)核函數(shù)參數(shù)C和7 ,使模型達(dá)到較高分類(lèi)預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率。建立的SVM雷達(dá)降水類(lèi)型識(shí)別模型,在各仰角的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率于X波段可達(dá)80%以上,于S波段可達(dá)95%左右。進(jìn)一步分析發(fā)現(xiàn),當(dāng)多波長(zhǎng)下預(yù)測(cè)降水類(lèi)型相同時(shí),分類(lèi)預(yù)測(cè)結(jié)果準(zhǔn)確率可達(dá)97.3%,而錯(cuò)誤的概率僅為2.7%。可見(jiàn),所建立的SVM雷達(dá)降水類(lèi)型識(shí)別模型,有效提高了雷達(dá)對(duì)流天氣下降水類(lèi)型的識(shí)別能力。
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