基于多模型神经网络的湿度廓线反演研究OA北大核心CSTPCD
为提升微波辐射计对大气廓线探测的精度,利用ARM大气观测站提供的地基微波辐射计、毫米波测云雷达以及探空数据,构建了两种添加不同云信息的反向传播神经网络(back propagation neural network,BPNN)模型(添加入云和出云高度的C-BPNN模型与添加雷达反射率因子的Z-BPNN模型)与一种未添加云信息的BPNN模型(记为BPNN0),并对反演结果进行了对比,结果表明:C-BPNN模型和Z-BPNN模型在任何天气下(有云或无…查看全部>>
王金虎;肖安虹;陈后财;王昊亮;刘萱;蔡海强
南京信息工程大学气象灾害预报预警与评估协同创新中心,南京210044 中国气象局气溶胶与云降水重点开放实验室,南京210044 中国科学院中层大气和全球环境探测重点实验室,北京100029 南京信大安全应急管理研究院,南京210044南京信息工程大学气象灾害预报预警与评估协同创新中心,南京210044 中国气象局气溶胶与云降水重点开放实验室,南京210044 中国电波传播研究所,青岛266107中国电波传播研究所,青岛266107南京信息工程大学气象灾害预报预警与评估协同创新中心,南京210044 中国气象局气溶胶与云降水重点开放实验室,南京210044中国电波传播研究所,青岛266107中国电波传播研究所,青岛266107
大气科学
地基微波辐射计毫米波雷达湿度廓线反向传播神经网络(BPNN)遗传算法(GA)
《电波科学学报》 2024 (1)
P.181-190,10
国家自然科学基金(41905026)江苏省自然科学基金(BK20170945)南京信息工程大学人才启动基金(2016r028)江苏省333工程高层次人才培养资助(第三层次)。
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