基于激光测风雷达的风场非线性预测方法研究

发布时间：2020-07-26 11:09

【摘要】：低空大气的变化规律复杂,对人类生活影响很大,采用激光方式对低空大气测量较传统方式具有测量快速、精度高等特点。在低空遭遇的风切变持续时间短,此时做出正确决策的反应时间特别短、难度大,有必要对风场未来走势作预测处理。多普勒激光测风雷达探测大气风场获取径向上的风速,进而使用DBS(Doppler Beam Swinging)反演算法获取三维风场,对于如何获取该空间未来风场变化情况,是科研中需要解决的问题。本文以我国东北某地的风场风速为研究对象,进行时间序列的风场预测究。首先介绍了多普勒激光雷达,根据发射脉冲和接收回波信号的频移计算实时风速,使用多普勒射束摆动模型反演风场情况。风切变是根据雷达资料中的数据使用差值滤波或者最小二乘法识别。研究了布朗三次指数平滑预测算法、博克斯-詹金斯预测算法、BP神经网络预测算法和灰色预测算法,对各种预测算法的工作原理进行了分析,在仿真试验中使用误差曲线和精度曲线描述各种预测算法的实际效果。布朗三次指数平滑算法实际预测的本质是多项式,依赖于一次和二次平滑系数;博克斯詹金斯算法需要对预测的时间序列进行预处理,根据时间序列的相关系数和自相关系数选定合适的预测模型;BP神经网络是通过预设的神经网络结构由训练的时间序列根据输出的残差自动调整网络系数、前项更新系数并输出预测值,逆向调整残差值;灰色算法预测的本质是一阶微分方程,预测值在时间序列上具有指数特性,往往少数的预测数据就能完成。本文软件部分是在visual studio2010编程平台使用C++语言进行软件开发,对多普勒激光测风雷达获取的雷达资料进行风场预测的相关研究工作。取低空200m处的风速、4000多个风速值对各种预测算法进行仿真实验,通过风速曲线与实际风速曲线的对比以及误差和精度的比较后提出了一种基于灰色修正BP神经网络残差的预测算法。最后,使用时空分辨率为2min和50m的多普勒激光测风雷达测量的空间风场资料进行预测研究,对灰色修正BP神经网络残差的预测算法进行风场预测实验,凤羽图直观地反映出预测的风场效果和实际的风场相差较小,误差和精度都比传统的预测算法效果更好。实验表明灰色修正BP神经网络残差的预测算法在风场风速的预测中是可行的。
【学位授予单位】：成都理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2017
【分类号】：P412.25;TN958.98
【图文】：

机载TODWL系统

风雷,陆基

1-3 WindTrace 相干激光测风雷达（陆基型起步较晚，目前国内从事激光测风雷达、中国海洋大学、上海光机所和西南技测风雷达采用的工作体制为车载直探（作为光源，通过边缘检测方式来测量大工作原理简单可靠，但由于灵敏度低，能量（焦耳量级）的激光器，导致系统比处于劣势。1997 年，碘滤波器可移学刘智深教授组建完成，其垂直分辨率度 1m/s，并于 2000 年测量低对流层风滤除背景光实现昼夜观测。碘滤波有线强度较大的变化，所以探测精度高。散射的双边缘技术组建的探测范围低于系统，用于三维风场数据采集（un DS基于双边缘干涉仪滤波器的直探式激光

微脉冲激光雷达,稳频激光,相干探测,激光束

所、中国海洋大学、上海光机所和西南技光测风雷达采用的工作体制为车载直探（光作为光源，通过边缘检测方式来测量大是工作原理简单可靠，但由于灵敏度低，能量（焦耳量级）的激光器，导致系统相比处于劣势。1997 年，碘滤波器可移大学刘智深教授组建完成，其垂直分辨率度 1m/s，并于 2000 年测量低对流层风速滤除背景光实现昼夜观测。碘滤波有线性生强度较大的变化，所以探测精度高。2米散射的双边缘技术组建的探测范围低于达系统，用于三维风场数据采集（un DS基于双边缘干涉仪滤波器的直探式激光

【参考文献】