本文選題：雷達(dá)高度計(jì) + 海況偏差　； 參考：《海洋學(xué)報(bào)》2017年07期

【摘要】：本文基于Jason-2高度計(jì)數(shù)據(jù),在12個(gè)不同季節(jié)的cycle數(shù)據(jù)中組合1~6個(gè)cycle的有效波高、風(fēng)速和海況偏差為訓(xùn)練集,選取Jason-2的另外3個(gè)不同季節(jié)的cycle數(shù)據(jù)集為測(cè)試集。經(jīng)檢驗(yàn)分析,確定3個(gè)cycle對(duì)應(yīng)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。將該模型應(yīng)用于HY-2高度計(jì)海況偏差的估計(jì),通過(guò)海況偏差與有效波高及風(fēng)速的擬合優(yōu)度、解釋方差和殘差對(duì)比分析,結(jié)果表明:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)BP模型可以有效應(yīng)用于HY-2的海況偏差估計(jì)并明顯優(yōu)于傳統(tǒng)海況偏差參數(shù)模型。
[Abstract]:Based on the Jason-2 altimeter data, the effective wave height of 1 ~ 6 cycle is combined in 12 cycle data of different seasons, and the wind speed and sea condition deviation are selected as the training set. The other three cycle data sets of Jason-2 are selected as the test data. Three BP neural network models corresponding to cycle were determined by test and analysis. The model is applied to the estimation of sea condition deviation of HY-2 altimeter, and the comparative analysis of variance and residual error is explained by the goodness of fit between sea condition deviation and effective wave height and wind speed. The results show that the neural network BP model can be applied to the estimation of sea condition deviation of HY-2 effectively and is obviously superior to the traditional sea condition deviation parameter model.
【作者單位】： 中國(guó)海洋大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金“雷達(dá)高度計(jì)海況偏差校正綜合模型研究”(41176157) 國(guó)家自然科學(xué)青年基金“降雨條件下HY-2高度計(jì)有效波高反演技術(shù)研究”(41406197) 海洋環(huán)境安全保障重點(diǎn)專項(xiàng)“三維成像雷達(dá)高度計(jì)海洋信息提取技術(shù)及應(yīng)用(2016YFC1401004)
【分類號(hào)】：P715

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1794682