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人工智能在冰雹识别及临近预报中的初步应用 总被引:1,自引:0,他引:1
基于广东10部S波段多普勒天气雷达的三维拼图资料,利用机器学习技术开发了一种冰雹识别和临近预报的人工智能算法。算法设计时以雷达回波反射率的垂直和水平扫描数据为基础训练集,将冰雹云的雷达反射率扫描数据作为正样本,将其他雷达反射率扫描数据作为负样本,通过贝叶斯分类法对正、负样本数据集进行机器学习,训练人工智能识别冰雹云内在规律的能力。训练时以广东省2008-2013和2015-2016年的数据作为训练集,使用了2014年广东省12次冰雹过程的数据做检验。对比检验的结果表明,人工智能法比传统的概念模型法击中率高9个百分点。研究结果表明了人工智能对冰雹这类非线性强天气过程具有较强的识别能力。 相似文献
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采用热重与测汞仪联用技术,对5种不同煤化程度的煤进行氧化热解实验,研究不同煤化程度煤的热解过程及煤中汞的释放规律。结果表明:X射线衍射(XRD)曲线中衍射峰的特征可反应煤化程度,衍射峰的高度越高,宽度越窄,煤化程度就越高。不同煤化程度的煤在氧气中热解,质量损失随煤化程度的加深而增大,且随着煤化程度的加深,氧化热解的起始温度、最大热分解温度、终止温度也逐渐升高。随着煤化程度的升高,煤中汞释放所需的时间逐渐增加,且汞释放最大值所对应的热重(TG)曲线热解率最大的温度随煤化程度的加深而升高。 相似文献
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本文提出一种结构紧凑且固有倾斜辐射波束的圆极化天线.通过使用一对正交的互补源,将在俯仰面的倾角方向上产生圆极化波.为了验证方法的可行性,该天线主要由扇形的单极子、短路钉和L型的接地板组成.短路钉一端连接单极子天线,另一端连接接地板的水平部分,从而形成一个环路辐射单元.研究结果表明:该天线的最大辐射增益在θ=60°,φ=90°的方向上,具有6.2%左右的3 dB轴比工作带宽.同时,相较于现有的倾斜波束圆极化天线,它的结构更加紧凑,适用于小型化的设计需求. 相似文献
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雷暴云团自动识别和边界相关追踪技术研究 总被引:9,自引:0,他引:9
基于高时空分辨率雷达资料的雷暴云团识别、追踪及预警技术是目前最重要的临近预报预警技术之一.该文描述的雷暴云团边界相关追踪技术是一种新研究的方法,该方法是利用模式识别技术进行云团边界识别、拓扑处理,建立云团生命时序与族谱关系,并在此基础上进行雷暴云团外推的一种短时临近预报方法.该方法有三个主要技术环节:(1)对已预处理的雷达数据进行边界识别;(2)利用四分树匹配分析因子、重叠因子、面积因子、外接矩形因子、轮廓综合因子、局部相似判定因子等六个判断因子,分别识别出每个云团的时间序列,以及每个云团的运动方向、速度、面积、强中心,以及所处的状态(增强或减弱、膨胀或缩小)等信息;(3)对云团的移动方向、速度、面积、强度进行线性外推.初步结果显示该方法可较好地识别和外推预报雷暴云团.在此基础上建立的雷暴自动识别和追踪系统(简称"追踪者",TRACER),可以基于地图系统选取指定云团,获得云团空间位置信息、发展轨迹、演变特征和未来预测,也可对云团预报结果进行定量分析和验证. 相似文献
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台风的风暴潮是台风引发的一种重要次生灾害,对沿海城市带来的威胁是多方面的。及时准确地预报风暴潮,对沿海地区采取合理措施减少人员伤亡和经济损失具有重要意义。本文利用长短期记忆神经网络 (LSTM) 模型,综合考虑风速、
风向、气压等气象因素和前时序的潮位数据,建立了风暴潮的临近预报模型。结果表明,基于 LSTM 的临近预报模型具有相当的预报技巧,利用前时序的风速和风向数据以及潮位数据建立的模型可对风暴潮潮位进行准确地预测。研究还表明,仅考虑前时序潮位的预测模型误差最大,考虑气压后的模型预测能力有一定进步,而考虑风的要素以后,预测的效果提升更为明显。 相似文献