FY-4A卫星云底高度预测算法OA
Cloud Base Height Prediction Algorithm of FY-4A Satellite
云底高度是重要的云物理参数.由于被动遥感卫星无法精确获取云底信息,结合主动被动遥感卫星的各自优势预测FY-4A卫星云底高度,针对多层云和卷云的云底高度预测精度不足,同时加入ERA5气象数据.引入基于树结构概率密度估计贝叶斯优化算法优化XGBoost模型,实现FY-4A云底高度预测,并与其他方法比较.结果表明,此算法优化的XGBoost模型可实现高维度、多超参数全局快速寻优,且在加入气象数据后,多层云和卷云的云底高度预测精度提升较大.
郭君;刘小芳;张阳
四川轻化工大学计算机科学与工程学院,四川宜宾644002四川轻化工大学计算机科学与工程学院,四川宜宾644002四川轻化工大学计算机科学与工程学院,四川宜宾644002
天文与地球科学
云底高度贝叶斯优化算法FY-4AXGBoost模型
《无线电工程》 2023 (5)
1162-1170,9
四川省科技计划项目(2017GZ0303)四川省重点实验室科技发展项目(SCQXKJQN201920)
评论