【摘 要】
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利用基于T矩阵法建立的降水粒子雷达探测模型,建立了基于支持向量机(Support Vector Machine, SVM)的雷达降水类型识别模型。通过样本数据归一化预处理,并考虑到样本集中各偏
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(41875059);上海市科委科技专项(18DZ1200405;17DZ1205300)
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利用基于T矩阵法建立的降水粒子雷达探测模型,建立了基于支持向量机(Support Vector Machine, SVM)的雷达降水类型识别模型。通过样本数据归一化预处理,并考虑到样本集中各偏振参量间是非线性的,择优选径向基核函数作为非线性支持向量机的核函数,采用粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)获取最优核函数参数C和γ,使模型达到较高分类预测准确率。建立的SVM雷达降水类型识别模型,在各仰角的预测准确率于X波段可达80%以上,于S波段可达95%左右。进一步分
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