10.3969/j.issn.1000-0526.2007.07.006
用神经网络方法对雷达资料进行降水类型的分类
利用不依赖先验统计模型的多层前馈神经网络模型对合肥的新一代S波段A系列雷达2001-2003年的降水资料进行了三种降水类型的分类,并将训练完成后的网络应用于一次降水过程.利用单隐层的多层前馈神经网络模型,在取适当参数时,已经可以较好地对雷达资料进行对流云降水、层状云降水和混合云降水三种降水类型的分类.同时验证了:训练集样本的数量和顺序、隐层神经元的数目以及学习率的选择等都将影响分类的成功率.
神经网络、雷达资料、降水类型
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P4(大气科学(气象学))
2007-08-20(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共6页
55-59,插1