大气电场数据与雷电相关性的深度学习算法

发布时间：2018-04-16 00:13

  本文选题：深度学习 + 卷积神经网络　； 参考：《信号处理》2017年04期

【摘要】：雷电是一种对流天气现象,也是发生频繁的自然灾害之一,破坏力极大。由于雷暴的时间短、范围小,精准的雷暴预警在天气预报中较为困难。目前各种气象监测设备很多,但数据利用率较低,其中利用大气电场仪数据的变化来判断雷电是否发生的研究较少。因而,通过探索二者间的相关性,对于建立更有效的雷电预警模型是有意义的。而本文利用卷积神经网络分析并验证了大气电场变化和雷电的关系,模型的分类结果更直观地反映了二者存在相关性。
[Abstract]:Lightning is a convective weather phenomenon and one of the frequent natural disasters.Due to the short duration and small range of thunderstorms, accurate thunderstorm warning is difficult in weather forecast.At present, there are a lot of meteorological monitoring equipments, but the utilization ratio of data is low.Therefore, it is meaningful to establish a more effective lightning warning model by exploring the correlation between them.In this paper, convolution neural network is used to analyze and verify the relationship between atmospheric electric field change and lightning, and the classification results of the model reflect more intuitively the correlation between them.
【作者单位】： 北京工业大学电子信息与控制工程学院;北京华云东方探测技术有限公司;
【分类号】：TP181

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本文编号：1756439