基于改进MCE准则的CNN算法研究及台风等级分类应用

发布时间：2020-04-09 10:14

【摘要】：台风多发生在热带洋面上,严重危害着人类的生命财产安全。我国地处台风的多发地带。据中国气象局统计,西北太平洋大约50%的热带气旋都会对我国产生影响,特别是强台风引起的风暴潮使得海水位最高可上升5至6米,导致海水漫溢,对海上船舶、海洋工程产业造成了极大的损失。台风影响人类生命及财产安全的程度都与其强度密切相关,因此对其强度的研究具有重要的意义。传统台风强度监测方法主要有Dvorak分析法和数值模拟法。Dvorak分析法利用卫星云图中的云系结构特征及特定的参数,通过经验规则和约束条件来估计强度,但Dvorak分析法不仅无法得到台风内核的结构信息而且需要专业知识对台风特征进行人工提取。数值模拟分析法通过综合考虑不同初始场、边界条件等大气环境中的先验物理量对成熟的台风预报模型进行优化,但数值模拟分析法需要提取显式的先验知识。综上,不论Dvorak分析法还是数值模拟法都存在人工显式的提取台风特征的不足。随着现代遥感技术的发展,通过气象卫星云图能够更加准确、稳定的全天候实时监测台风的变化。台风由热带气旋演变而来,不同强度的台风在卫星云图上表现为不同特征的螺旋云团,其中密蔽云区的大小与台风的强度密切相关。台风在形成的过程中复杂的大气因素导致云图特征不明显,那么就需要一种算法能够实现自动快速的对云图隐式且复杂的特征进行提取。卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)模拟人脑自动化学习,通过复杂函数的逼近学习自然图像的隐式特征,克服了传统方法中需要先验知识进行显式提取特征的不足。鉴于此,本文通过引入改进MCE(Minimum Classification Error,MCE)准则,对损失函数进行了优化,构建了适用于台风等级识别的Typhoon-CNNs模型,并与传统模型进行对比,分类效果更好,具体内容如下:首先引入改进MCE准则构建损失函数。卷积神经网络模拟人脑的过程本质上是通过最小化损失函数进行求解的过程,损失函数不仅用来评估网络结构的分类效果,还在梯度下降法中影响参数梯度。传统基于MCE思想构建的损失函数,当样本错分类时存在梯度反向问题,导致模型因引入错误的信号造成样本不能充分训练。因此本文将交叉熵(Cross Entropy,CE)作为损失函数空间中的基底元素,定义了带误差修正项的FMCE(Fix Minimum Classification Error,FMCE)损失函数,并在此基础上,提出了改进MCE准则的损失函数CE-FMCE。CEFMCE损失函数不仅改善了传统MCE损失函数的梯度问题,还弥补了交叉熵函数不对非标签集梯度做区分处理的不足。其次,构建了面向卷积神经网络的自建台风云图数据集。本文采集自日本国立情报学研究所(National Institute of Informatics,NII)开源的云图资料,其中包括“Himawari1-8”卫星在1978-2016年期间拍摄的近1000个台风过程的红外云图。经过中值滤波去噪和最近邻插值缩放的预处理,构建了4000个训练样本、800个测试样本的数据集,并依据日本气象台的台风等级标准,对云图制定了相应等级的标签。最后,选择适宜的超参数构建Typhoon-CNNs模型以用于台风等级分类。在传统卷积神经网络框架的基础上,采用循环卷积策略选择卷积单元;使用十折交叉验证匹配Dropout置零率;引入改进MCE损失函数来优化梯度下降法,进行模型自动式调参,构建了适用于台风等级分类研究的Typhoon-CNNs模型。综上,本文通过对台风云图数据和损失函数进行分析,构建了面向卷积神经网络的台风云图数据集,并且提出了基于改进MCE损失函数的CNN算法。在此基础实现了改进算法在台风等级分类上的应用。
【图文】：

曲线,损失函数,梯度

图 2-9 传统 logistic 损失函数Figure 2-9 Traditional logistic loss function 可以看出，当kd 越靠近-1 或 1 的时候，logistic 损失函数提然这一特性与 CNN 的深度性相悖。因此，传统的 logistic 不络中，，需要我们进一步的改进。如图 2-9 中绿色的曲线，冯损失函数，确实能在逼近-1 时解决梯度问题。M3CE 损失7 和 2-28 表示：1 1( ) + +exp expk rk k rm mi ii iz zd z p pz z 3(1 )k kl d3311(1 )NkMC EnL dN 中k 表示样本标签维，r 表示非标签集q中相对于当前类最易

云图,红外云图,云图,可见光

(a) (b) (c) (d)图 4-1 同时间红外云图与可见光云图Figure 4-1 Infrared cloud image and visible light cloud image in the same time1977 年到 2014 年之间日本相继发射“Himawari1-8”卫星，尤其“Him球同步气象卫星具有 16 个波段通道，空间分辨率最高甚至可达到 500建的台风云图数据集采集自日本国立情报学研究所（National Instimatics，NII）开源的数据。该数据集包括日本北太平洋 1978-2016 近 4 多个台风过程的卫星云图作为样本。该样本不光囊括了近 5000 张高分，还有其对应的强度和气压等信息，为 4.22 小节进行图像标签工作奠定台风云图能反映台风的结构信息，随机采集当前获取的云图来做简单垂直方向来看，根据距海面的高度，云图被分为流入层（小于 3 公里）3-8 公里）和流出层（大于 8 公里）。从水平方向来看，云图由外围螺径 400-600 公里）、云墙（直径 20 公里）和台风眼（直径 10-60 公里）。云墙下直径 20 公里处出现狂风暴雨，通常是台风区域内最恶劣的地眼区域则正好相反，风速最小。一般地，台风具有眼区时，代表其已经
【学位授予单位】：上海海洋大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：TP391.41;P444

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