【摘 要】
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利用天气雷达三维网格拼图资料,并针对正负样本数据不平衡问题,使用SMOTE方法进行处理,通过设计多层卷积神经网络,在网络末端加入SVM判别器,实现对雷电监测;使用改进的变分光流方法反演风场,利用半拉格朗日方法对雷达回波进行外推,使用设计的卷积神经网络进行雷电预报;实验表明通过卷积神经网络识别雷电的准确率为76.4％,外推30 min的预报准确率为54.0％,比传统的机器学习方法预报准确率有一定提高,对业务应用有一定的帮助.
【机 构】
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中国气象局武汉暴雨研究所,暴雨监测预警湖北省重点实验室,湖北武汉430205;武汉中心气象台,湖北武汉430074
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利用天气雷达三维网格拼图资料,并针对正负样本数据不平衡问题,使用SMOTE方法进行处理,通过设计多层卷积神经网络,在网络末端加入SVM判别器,实现对雷电监测;使用改进的变分光流方法反演风场,利用半拉格朗日方法对雷达回波进行外推,使用设计的卷积神经网络进行雷电预报;实验表明通过卷积神经网络识别雷电的准确率为76.4％,外推30 min的预报准确率为54.0％,比传统的机器学习方法预报准确率有一定提高,对业务应用有一定的帮助.
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