[发明专利]一种基于改进RBF神经网络的降雨量估计方法在审
| 申请号： | 202110436086.2 | 申请日： | 2021-04-22 |
| 公开（公告）号： | CN113253275A | 公开（公告）日： | 2021-08-13 |
| 发明（设计）人： | 毕辉;尹杰;魏昭琦;殷严杰;卢兴梦;周晔 | 申请（专利权）人： | 南京航空航天大学 |
| 主分类号： | G01S13/95 | 分类号： | G01S13/95;G01S7/41;G01W1/14;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京苏高专利商标事务所(普通合伙) 32204 | 代理人： | 王安琪 |
| 地址： | 210016 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于改进RBF神经网络的降雨量估计方法，包括如下步骤：(1)建立气象雷达反射率和雨量计降雨量之间的空间‑时间对应关系，使用2*2的mask确定每个雨量计对应的雷达反射率位置；(2)对处理过后的雷达反射率和降雨量分别从小到大排序，删除重复数据，构建网络的气象数据集；(3)构建包括输入层、隐层、输出层三层的前馈式RBF神经网络，用于反射率和降雨量的关系逼近；(4)采用遗传算法选择RBF神经网络的最优参数；(5)使用气象测试集对搭建的改进RBF神经网络进行性能测试。本发明无需目标地区的气象先验信息，对不同型号气象雷达均可适用；操作简单，运行时间快，网络性能稳定。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 改进 rbf 神经网络 降雨量 估计 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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