【摘 要】
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浓雾天气给人们的日常生活,尤其是交通系统,带来许多负面影响。本文研究的浓雾天气形势图是当下预报是否成雾的主要依据。目前,浓雾天气预报主要采用人工预报的方式,预报员根
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浓雾天气给人们的日常生活,尤其是交通系统,带来许多负面影响。本文研究的浓雾天气形势图是当下预报是否成雾的主要依据。目前,浓雾天气预报主要采用人工预报的方式,预报员根据浓雾天气形势图特征,分析其高、低压中心,等压线形状、走向及密集度等特征,再结合风向、风速及经验进行预报。本文提出的利用智能预报模型来代替传统人工预报,将有效降低人工预报的复杂程度。事实上,预报员根据己有经验将浓雾天气形势图归类以得到预报结果的这一过程的本质就是图像识别与分类的过程。由此考虑通过机器学习的手段来完成这一过程,因此卷积神经网络(ConvolutionNeural Network,CNN)这一模型被引入。卷积神经网络受生物学上的神经网络活动机制启发,利用网络层中的结点模拟人类视觉系统的神经元细胞,网络层模拟神经元细胞组成的皮层。其中,CNN的顶层全连接层(FC,Fully Connection)类似于人类认知系统中处在更高级别的推断及决策层,利用这样的全卷积网络对图像进行分类及识别已经取得了人类所无法比拟的精度。然而,通过实验证明了这一模型对浓雾天气形势图识别与分类的精度却是令人难以置信的低。对此,本文架构两种模型用以解决上述问题,分别是集成Gabor滤波器与CNN的模型和集成LBP算法与CNN-ELM的模型。并对这两种模型在理论和应用层面进行研究,利用江苏省气象科学研究所提供的数据集,对两种模型进行训练、测试及验证。最后,采用准确率(Probability of Detection,POD)、虚警率(False Alarm Rate,FAR)及临界成功指数(Critical Success Index,CSI)等指标评估实验效果。结果显示,上述模型对浓雾天气形势图具有较高的识别与分类精度。
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