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大气电场数据与雷电相关性的深度学习算法
被引量:
3
1
作者
郭橙
毋立芳
+2 位作者
杜建苹
包坤
李庆申
《信号处理》
CSCD
北大核心
2017年第4期607-612,共6页
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...
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。
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关键词
深度学习
卷积神经网络
雷电预测分类
相关性分析
大气电场仪
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职称材料
题名
大气电场数据与雷电相关性的深度学习算法
被引量:
3
1
作者
郭橙
毋立芳
杜建苹
包坤
李庆申
机构
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
出处
《信号处理》
CSCD
北大核心
2017年第4期607-612,共6页
文摘
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。
关键词
深度学习
卷积神经网络
雷电预测分类
相关性分析
大气电场仪
Keywords
deep learning
convolution neural network
thunderstorm forecast
correlation analysis
atmospheric electric field
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
大气电场数据与雷电相关性的深度学习算法
郭橙
毋立芳
杜建苹
包坤
李庆申
《信号处理》
CSCD
北大核心
2017
3
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