期刊文献+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
共找到1篇文章
< 1 >
每页显示 20 50 100
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
基于雷达反射率因子和雷电定位数据的深度学习雷电预报模型 被引量：4
1
作者 李健 王宇 +4 位作者 刘泽 李哲 吴大伟 陶汉涛 张磊 《气象科技》 2022年第5期724-733,共10页
利用卷积神经网络和门控循环单元(Gated recurrent units)神经网络,基于雷达反射率因子和雷电定位数据开展了雷电预报研究。首先构建了引用注意力机制的基于卷积神经网络和门控循环单元神经网络的深度学习模型(Attention-ConvGRU);然后... 利用卷积神经网络和门控循环单元(Gated recurrent units)神经网络,基于雷达反射率因子和雷电定位数据开展了雷电预报研究。首先构建了引用注意力机制的基于卷积神经网络和门控循环单元神经网络的深度学习模型(Attention-ConvGRU);然后将雷达反射率因子数据和对应时间段(6 min)的雷电定位数据处理成图像数据后输入深度学习模型,训练出可预报雷电的模型,包括3种模型:单雷电数据模型、单雷达数据模型和雷电-雷达双数据模型;最后开展了预报试验和定量评估。综合评估表明,本文建立的雷电预报模型综合预报准确率达到96.74%,虚警率35.83%,关键成功指数(Critical Success Index,CSI)为0.2072。个例分析表明,预报模型对于具有明显移动趋势的雷暴过程(A类雷暴)的预报效果优于不具有明显移动趋势的雷暴过程(B类雷暴),且随着B类雷暴强度减弱模型预报能力逐渐减弱。 展开更多
关键词 雷达反射率因子 雷电 卷积神经网络 门控循环单元 雷电预报
下载PDF
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
上一页 1 下一页 到第 页
使用帮助 返回顶部