本文關(guān)鍵詞：基于數(shù)值模式和雷達數(shù)據(jù)的對流初生預(yù)警技術(shù)研究

  更多相關(guān)文章： 多普勒雷達 CI預(yù)警 不平衡數(shù)據(jù)分類 支持向量機

【摘要】：我國是一個強對流災(zāi)害天氣發(fā)生頻繁的國家。多普勒天氣雷達是強對流性天氣的主要監(jiān)測工具。本文利用基于雷達數(shù)據(jù)的四維變分數(shù)值模式輸出的高時空分辨率物理量,使用支持向量機作為分類器,研究對流初生(Convective Initiation,簡稱CI)的預(yù)警方法。其中CI的定義為多普勒雷達首次檢測到反射率因子大于或者等于35dBZ。本文研究內(nèi)容主要包括以下三個部分：第一部分是從四維變分數(shù)值模式輸出的高時空分辨率物理量中提取可能的預(yù)報因子。主要思想是利用30-60分鐘后的雷達組合反射率與特征量之間的散點圖作為判斷依據(jù)挑選出預(yù)報因子。經(jīng)過多次實驗,挑選了風(fēng)切變(shear)、輻合抬升(div)和垂直風(fēng)速度(wwind)及其對應(yīng)的時間變化量作為預(yù)報因子。第二部分是分類器算法的研究。將第一部分中得到的預(yù)報因子作為分類算法中的屬性特征,30分鐘后的雷達組合反射率作為標(biāo)簽來設(shè)計分類器。通過研究不平衡數(shù)據(jù)分類算法,結(jié)合相關(guān)領(lǐng)域中的評分標(biāo)準(zhǔn),利用逐級下采樣的方法“再平衡”樣本數(shù)據(jù)集,使用支持向量機(SVM)作為最終的CI預(yù)警算法。第三部分是個例實驗及分析。將第二部分中設(shè)計得到的分類器作為CI預(yù)測器,結(jié)合實際的雷達組合反射率給出30分鐘后的預(yù)報結(jié)果。本文的CI預(yù)警方法是以四維變分數(shù)值模式反演得到的物理量為數(shù)據(jù)基礎(chǔ),利用不平衡數(shù)據(jù)分類中的重采樣技術(shù)對數(shù)據(jù)集進行“再平衡”處理,最后結(jié)合SVM設(shè)計出完整的CI預(yù)警分類器。試驗結(jié)果表明此方法的對于CI預(yù)警具有一定的準(zhǔn)確率,在后繼的工作中需要解決虛警率偏高的問題。
【關(guān)鍵詞】：多普勒雷達 CI預(yù)警 不平衡數(shù)據(jù)分類 支持向量機
【學(xué)位授予單位】：中國海洋大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TN959.4
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 1 緒論10-21
• 1.1 選題的目的和意義10-11
• 1.2 針對強對流天氣的數(shù)值模式11-13
• 1.3 VDRAS的工作原理13-18
• 1.3.1 代價函數(shù)的定義13-15
• 1.3.2 PPI資料的直接同化15-16
• 1.3.3 中尺度分析和邊界條件16-17
• 1.3.4 循環(huán)分析過程17-18
• 1.4 本文的主要工作和安排18-21
• 2 分類方法21-31
• 2.1 不平衡數(shù)據(jù)集分類所存在的問題21-22
• 2.2 不平衡數(shù)據(jù)集的處理方法研究22-26
• 2.2.1 不平衡數(shù)據(jù)集預(yù)處理：重采樣技術(shù)22-24
• 2.2.2 代價敏感學(xué)習(xí)24-26
• 2.3 支持向量機(Support Vector Machine)簡介26-29
• 2.3.1 線性可分時的最優(yōu)超平面27-29
• 2.3.2 核函數(shù)29
• 2.4 本章小結(jié)29-31
• 3 CI預(yù)警分類算法設(shè)計31-39
• 3.1 選取預(yù)報因子31-33
• 3.1.1 VDRAS數(shù)據(jù)31-32
• 3.1.2 選取預(yù)報因子32-33
• 3.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理過程33-36
• 3.3 CI預(yù)警算法36-37
• 3.4 本章小結(jié)37-39
• 4 試驗結(jié)果與分析39-47
• 4.1 評分標(biāo)準(zhǔn)39-43
• 4.1.1 分類算法中采用的評分標(biāo)準(zhǔn)39-42
• 4.1.2 本文采用的評分標(biāo)準(zhǔn)42-43
• 4.2 個例分析43-46
• 4.3 本章小結(jié)46-47
• 5 總結(jié)與展望47-49
• 參考文獻49-52
• 致謝52-54
• 個人簡歷54
• 發(fā)表的學(xué)術(shù)論文54

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1 呂岳,施鵬飛,趙宇明;多分類器組合的投票表決規(guī)則[J];上海交通大學(xué)學(xué)報;2000年05期

2 韓宏;楊靜宇;;多分類器組合及其應(yīng)用[J];計算機科學(xué);2000年01期

3 陳剛,戚飛虎;多分類器結(jié)合的人臉識別[J];上海交通大學(xué)學(xué)報;2001年02期

4 韓宏,楊靜宇,婁震;基于層次的分類器組合[J];南京理工大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版);2002年01期

5 趙誼虹,程國華,史習(xí)智;多分類器融合中一種新的加權(quán)算法[J];上海交通大學(xué)學(xué)報;2002年06期

6 王正群,葉暉,孫興華,楊靜宇;模糊多分類器組合[J];小型微型計算機系統(tǒng);2003年01期

7 楊利英,覃征,王向華;多分類器融合實現(xiàn)機型識別[J];計算機工程與應(yīng)用;2004年15期

8 楊利英,覃征,王衛(wèi)紅;多分類器融合系統(tǒng)設(shè)計與應(yīng)用[J];計算機工程;2005年05期

9 陳湘;;1-范數(shù)軟間隔分類器的風(fēng)險[J];湖北大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版);2006年02期

10 秦鋒;楊波;程澤凱;;分類器性能評價標(biāo)準(zhǔn)研究[J];計算機技術(shù)與發(fā)展;2006年10期

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1 王占一;徐蔚然;劉東鑫;郭軍;;一種基于兩級分類器的垃圾短信過濾方法[A];第五屆全國信息檢索學(xué)術(shù)會議論文集[C];2009年

2 翟靜;李海宏;唐常杰;陳敏敏;李智;;可驗證對象集分類器的再訓(xùn)練演進[A];第十九屆全國數(shù)據(jù)庫學(xué)術(shù)會議論文集（研究報告篇）[C];2002年

3 陳繼航;劉家鋒;趙巍;唐降龍;;聯(lián)機手寫識別筆段特征分類器的學(xué)習(xí)方法[A];黑龍江省計算機學(xué)會2009年學(xué)術(shù)交流年會論文集[C];2010年

4 穆明生;;基于特征集的多種分類器模型的在線筆跡認證[A];第十屆全國信號處理學(xué)術(shù)年會（CCSP-2001）論文集[C];2001年

5 彭濤;左萬利;赫楓齡;;基于鏈接上下文的分類器主題爬行技術(shù)(英文)[A];第二十三屆中國數(shù)據(jù)庫學(xué)術(shù)會議論文集（技術(shù)報告篇）[C];2006年

6 王嵐;陳珂;遲惠生;;基于多特征組合多分類器的方法用于“與文本無關(guān)”的說話人辨認[A];第四屆全國人機語音通訊學(xué)術(shù)會議論文集[C];1996年

7 謝秋玲;;應(yīng)用于心電圖分類的KNN-SVM分類器研究[A];2006中國控制與決策學(xué)術(shù)年會論文集[C];2006年

8 胡瓊;汪榮貴;胡韋偉;孫見青;;基于級聯(lián)分類器的快速人臉檢測方法[A];計算機技術(shù)與應(yīng)用進展·2007——全國第18屆計算機技術(shù)與應(yīng)用（CACIS）學(xué)術(shù)會議論文集[C];2007年

9 李蘭春;王雙成;杜瑞杰;;認知結(jié)構(gòu)評估的動態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)分類器方法[A];2011年中國智能自動化學(xué)術(shù)會議論文集（第一分冊）[C];2011年

10 邵小健;段華;賀國平;;一種改進的最少核分類器[A];中國運籌學(xué)會第七屆學(xué)術(shù)交流會論文集（上卷）[C];2004年

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1 黃明;精子分類器決定生男生女[N];廣東科技報;2000年

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5 劉明;分類器組合技術(shù)研究及其在人機交互系統(tǒng)中的應(yīng)用[D];北京交通大學(xué);2008年

6 嚴志永;在劃分數(shù)據(jù)空間的視角下基于決策邊界的分類器研究[D];浙江大學(xué);2011年

7 王U，

本文編號：536150