雷达高度计海况偏差估计神经网络模型研究

发布时间：2018-04-24 02:16

  本文选题：雷达高度计 + 海况偏差　； 参考：《海洋学报》2017年07期

【摘要】：本文基于Jason-2高度计数据,在12个不同季节的cycle数据中组合1~6个cycle的有效波高、风速和海况偏差为训练集,选取Jason-2的另外3个不同季节的cycle数据集为测试集。经检验分析,确定3个cycle对应的BP神经网络模型。将该模型应用于HY-2高度计海况偏差的估计,通过海况偏差与有效波高及风速的拟合优度、解释方差和残差对比分析,结果表明:神经网络BP模型可以有效应用于HY-2的海况偏差估计并明显优于传统海况偏差参数模型。
[Abstract]:Based on the Jason-2 altimeter data, the effective wave height of 1 ~ 6 cycle is combined in 12 cycle data of different seasons, and the wind speed and sea condition deviation are selected as the training set. The other three cycle data sets of Jason-2 are selected as the test data. Three BP neural network models corresponding to cycle were determined by test and analysis. The model is applied to the estimation of sea condition deviation of HY-2 altimeter, and the comparative analysis of variance and residual error is explained by the goodness of fit between sea condition deviation and effective wave height and wind speed. The results show that the neural network BP model can be applied to the estimation of sea condition deviation of HY-2 effectively and is obviously superior to the traditional sea condition deviation parameter model.
【作者单位】： 中国海洋大学信息科学与工程学院;
【基金】：国家自然科学基金“雷达高度计海况偏差校正综合模型研究”(41176157) 国家自然科学青年基金“降雨条件下HY-2高度计有效波高反演技术研究”(41406197) 海洋环境安全保障重点专项“三维成像雷达高度计海洋信息提取技术及应用(2016YFC1401004)
【分类号】：P715

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：1794682