【摘 要】
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为对雷达回波产品进行预测,研究一种基于ConvLSTM的雷达回波外推神经网络模型,采用结构为长短时记忆网络,对其结构做出一些改变后可以使用多维数据作为输入。且采纳单极化SA
【机 构】
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成都信息工程大学电子工程学院,中国民航局第二研究所
【基金项目】
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国家自然基金民航联合研究基金资助项目(U1733103)
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为对雷达回波产品进行预测,研究一种基于ConvLSTM的雷达回波外推神经网络模型,采用结构为长短时记忆网络,对其结构做出一些改变后可以使用多维数据作为输入。且采纳单极化SA雷达的反射率数据作为数据集。结果证明:(1)采用相当多或者足够多的数据集,并进行数据预处理,包括数据筛选、排序、拟合、滤波。之后进行标准化,将数据按比例缩放,使其反射率值以0为中心并分布在一个小的区间内。(2)使用卷积层对反射率数据提取特征,并在隐藏层后面接入全连接层和回归层后,可以得到更优化和更准确地预测结果。(3)利用适当的激活函数
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