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题名基于聚类分析的冰雹预测研究
被引量：1
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作者
马莉
李国东
李硕
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机构
新疆财经大学应用数学学院
新疆财经大学新疆社会经济统计研究中心
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出处
《东莞理工学院学报》
2017年第3期11-16,共6页
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文摘
冰雹是我国频发的气象灾害之一,冰雹云的预测是对强对流天气的重点监测对象,文中所采用的信息源图像为雷达回波反射率图像。主要从冰雹云的形态特征、基本反射率因子这两个方面进行分析计算,运用MATLAB程序提取出可能出现降雹的有效区域,进行聚类分析判别,识别出雹云单体所在的有效区域。通过对训练样本的聚类归纳总结,基于对降雹云单体的形态特征、反射强度研究的一般规律,建立判别函数。在此模型基础之上,计算出反射强度值大于45 dBZ可能出现降雹区域的概率,从中获取一个参数值,当概率大于这个预定的参数值时,则可能出现降雹天气。通过仿真实验结果表明,此模型对冰雹云的预测有良好的判别效果,可以应用到实际生活中去,做到提前预警,减少经济损失。
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关键词
雷达回波反射率图像
k_means聚类
距离判别
仿真实验
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Keywords
radar echo reflectivity image
k-means clustering
distance discriminant
simulation experiment
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分类号
O183
[理学—数学]
TN957
[理学—基础数学]
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题名基于ELM与BP神经网络的新疆雹云预测与识别
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作者
蒲越
李国东
赵静
徐文霞
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机构
新疆财经大学应用数学学院
新疆财经大学新疆社会经济统计研究中心
新疆维吾尔自治区气象局人工影响天气办公室
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出处
《数学的实践与认识》
北大核心
2017年第23期178-188,共11页
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基金
新疆维吾尔自治区自然科学基金(2017D01A24)
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文摘
冰雹是一种强烈的自然灾害,为了提前对冰雹进行预测,提出了一种BP神经网络做预测,极限学习机做识别的预测方法.方法以雷达回波反射率图像的均值、方差、熵为判别指标,首先训练好能够分类云层特征的极限学习机,其次结合雹云形成过程,使用经过较大样本训练的BP神经网络对未来30分钟数据预测,最后使用经过训练的极限学习机进行云层的类型判别.实验结果表明,BP神经网络能够平均提前5-20分钟预测出降雹,具有较好的预测效果.
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关键词
BP神经网络
熵
极限学习机
雷达回波反射率图像
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Keywords
BP neural network
entropy
extreme learning machine
radar echo reflectance image
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分类号
P457
[天文地球—大气科学及气象学]
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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