【摘 要】
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为了开展云状识别研究,增加云状观测的客观性,在毫米波测云雷达原有云状识别方法的基础上,利用2018年8月~2020年6月福建罗源、平和、建瓯三地毫米波测云雷达的12种云特征数据开展进一步的研究,通过BP神经网络算法对层云、层积云、高层云、积云、高积云、高云(卷云)6种云状开展自动分类识别。研究表明,实现的云状自动识别方法,识别准确率约为78.13%,综合评价指标约为79.84%,能够降低云状观测的不确定性,完善不同天气背景下云自动观测产品的准确性。
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为了开展云状识别研究,增加云状观测的客观性,在毫米波测云雷达原有云状识别方法的基础上,利用2018年8月~2020年6月福建罗源、平和、建瓯三地毫米波测云雷达的12种云特征数据开展进一步的研究,通过BP神经网络算法对层云、层积云、高层云、积云、高积云、高云(卷云)6种云状开展自动分类识别。研究表明,实现的云状自动识别方法,识别准确率约为78.13%,综合评价指标约为79.84%,能够降低云状观测的不确定性,完善不同天气背景下云自动观测产品的准确性。
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