人工神经网络在雷达定量测量降水中的研究与实现

发布时间：2023-02-26 05:09

　　随着现代气象技术(尤其是气象雷达、气象卫星)的高速发展,降雨定量测量技术有了新的发展思路。借助雷达的高时空分辨率,利用雷达定量测量降水不管是在降雨探测的实时性还是探测的范围上,都能够较好的满足现代降雨观测的需要。 本文利用重庆市气象局CINRAD/SA气象雷达基数据和重庆市巴南区地面雨量站资料,在地面雨量站上空采用9点法确定其对应的雷达反射率值,建立反射率-雨强的数据对,然后分别采用反向传播(Back Propagation, BP)神经网络和基于径向基函数(Radial Basis Function, RBF)神经网络方法利用数据对建立雷达定量估测降水模型,将其用于地面降水估测。实验结果表明,本文建立的两种雷达定量估测降水模型无论从估测精度还是稳定性上都要明显优于变分法校准的Z-I关系式,能较好的反映当地降雨的真实情况。同时本文还通过对常规的RBF神经网络降水估测模型进行参数调整,发现对于重庆市巴南区这种多山地形区域,改变输入参数后的RBF神经网络建立的估测模型要比BP神经网络效果更好一些,这对神经网络在雷达定量测量降水中的应用具有很好的参考意义。本文设计并实现的雷达定量测量降水系统...

【文章页数】：70 页

【学位级别】：硕士

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目录
摘要
Abstract
第一章 绪论
    1.1 前言
    1.2 研究目的和意义
    1.3 国内外的研究现状
        1.3.1 国外发展现状
        1.3.2 国内发展现状
    1.4 论文的主要内容和章节安排
    1.5 本章小结
第二章 雷达定量测量降水的原理和方法
    2.1 雷达测量降水原理
        2.1.1 雷达电磁波对降水粒子的散射
        2.1.2 电磁波的衰减
        2.1.3 Z-I关系分析
    2.2 Z-I关系法
        2.2.1 统计Z-I关系法
        2.2.2 最优化Z-I关系法
        2.2.3 概率配对法
    2.3 雷达雨量计联合估测法
        2.3.1 平均校正法
        2.3.2 最优插值法
        2.3.3 变分法
        2.3.4 自适应卡尔曼滤波法
    2.4 本章小结
第三章 人工神经网络简介
    3.1 神经网络概述
        3.1.1 神经网络主要研究内容
        3.1.2 神经网络的特点
    3.2 人工神经元模型
        3.2.1 神经元建模
        3.2.2 神经元的传递函数
    3.3 人工神经网络模型
        3.3.1 网络拓扑结构类型
        3.3.2 网络信息流向类型
    3.4 人工神经网络在雷达定量测量降水中的适用性
    3.5 本章小结
第四章 神经网络在雷达定量测量降雨中的应用
    4.1 BP神经网络
        4.1.1 BP算法
        4.1.2 BP神经网络模型
    4.2 RBF神经网络
        4.2.1 网络模型
        4.2.2 径向基函数与插值问题
    4.3 资料预处理
    4.4 基于神经网络的雷达估测降水
        4.4.1 BP神经网络参数配置
        4.4.2 RBF神经网络参数配置
    4.5 实验结果和分析
    4.6 本章小结
第五章 雷达定量测量降水系统的设计与实现
    5.1 雷达定量测量降水系统概述
    5.2 系统架构
    5.3 系统设计与实现
        5.3.1 开发工具及运行环境
        5.3.2 资料输入模块
        5.3.3 资料预处理模块
        5.3.4 雷达回波反演模块
        5.3.5 显示模块
        5.3.6 降水预警模块
    5.4 本章小结
第六章 展望与总结
    6.1 全文总结
    6.2 展望
参考文献
作者简介
致谢
附录一 缩写词表
附录二 文本对应图表



本文编号：3749885