计算机仿真
計算機倣真
계산궤방진
COMPUTER SIMULATION
2014年
12期
312-315,324
,共5页
大气电场%天气识别%小波能量谱%神经网络
大氣電場%天氣識彆%小波能量譜%神經網絡
대기전장%천기식별%소파능량보%신경망락
Atmospheric electric field%Weather identification%Wavelet energy spectrum%Neural network
由于天气受到多种因素综合影响,具有时变性和不确定性,大气电场对气溶胶含量、水汽含量、云量、温度等要素的变化有着敏锐的反应,不同的天气条件下大气电场呈现出不同的特性.为提高天气识别准确率,提出一种利用大气电场特征的天气识别算法.首先利用统计学和小波能量谱分析方法,提取大气电场的时幅域、频域特征,然后进行归一化处理,最后采用BP神经网络技术对特征进行训练,建立天气现象识别模型.实验结果表明,大气电场的特征,有助于了解大气电场与气候变化之间的关系,可对晴天、阴天、雨天和雷暴等典型天气进行识别,提高了天气现象自动化观测水平.
由于天氣受到多種因素綜閤影響,具有時變性和不確定性,大氣電場對氣溶膠含量、水汽含量、雲量、溫度等要素的變化有著敏銳的反應,不同的天氣條件下大氣電場呈現齣不同的特性.為提高天氣識彆準確率,提齣一種利用大氣電場特徵的天氣識彆算法.首先利用統計學和小波能量譜分析方法,提取大氣電場的時幅域、頻域特徵,然後進行歸一化處理,最後採用BP神經網絡技術對特徵進行訓練,建立天氣現象識彆模型.實驗結果錶明,大氣電場的特徵,有助于瞭解大氣電場與氣候變化之間的關繫,可對晴天、陰天、雨天和雷暴等典型天氣進行識彆,提高瞭天氣現象自動化觀測水平.
유우천기수도다충인소종합영향,구유시변성화불학정성,대기전장대기용효함량、수기함량、운량、온도등요소적변화유착민예적반응,불동적천기조건하대기전장정현출불동적특성.위제고천기식별준학솔,제출일충이용대기전장특정적천기식별산법.수선이용통계학화소파능량보분석방법,제취대기전장적시폭역、빈역특정,연후진행귀일화처리,최후채용BP신경망락기술대특정진행훈련,건립천기현상식별모형.실험결과표명,대기전장적특정,유조우료해대기전장여기후변화지간적관계,가대청천、음천、우천화뇌폭등전형천기진행식별,제고료천기현상자동화관측수평.
