基于支持向量機的雙偏振雷達對流降水類型識別方法研究
關(guān)鍵詞：雙偏振雷達 支持向量機 多波長聯(lián)合觀測 對流降水
摘要：利用基于T矩陣法建立的降水粒子雷達探測模型,建立了基于支持向量機(Support Vector Machine, SVM)的雷達降水類型識別模型。通過樣本數(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 ,使模型達到較高分類預(yù)測準確率。建立的SVM雷達降水類型識別模型,在各仰角的預(yù)測準確率于X波段可達80%以上,于S波段可達95%左右。進一步分析發(fā)現(xiàn),當(dāng)多波長下預(yù)測降水類型相同時,分類預(yù)測結(jié)果準確率可達97.3%,而錯誤的概率僅為2.7%?？梢?所建立的SVM雷達降水類型識別模型,有效提高了雷達對流天氣下降水類型的識別能力。
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