【摘 要】
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为了探究深度学习用于飑线识别的可行性,基于2008—2020年河南省郑州和驻马店雷达数据,采用卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)算法构建飑线识别模型,引用临界成功指数、公平风险评分、命中率和误判率定量评价模型的识别效果,对比不同样本组成比例和网络结构对飑线识别效果的影响。结果表明:建模所用的样本组成比例对飑线识别有一定影响,通过改变采样方式和优化网络结构均能够改善样本比例不平衡的问题,提高飑线识别效果,且后者提升的幅度更大,而两种方法的结合无明显提升。测试结果
【机 构】
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中国气象局·河南省农业保障与应用技术重点开放实验室/河南省气象台,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/中国气象局气溶胶与云降水重点开放实验室/气象环境卫星工程与应用联合实验室,南京信息
【基金项目】
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河南省科技攻关项目(182102310757),2019年中国气象局山洪地质灾害防治气象工程“基于人工智能的智能化预警预报能力建设”,河南省气象局重点项目(KZ202001,KZ202101)。
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为了探究深度学习用于飑线识别的可行性,基于2008—2020年河南省郑州和驻马店雷达数据,采用卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)算法构建飑线识别模型,引用临界成功指数、公平风险评分、命中率和误判率定量评价模型的识别效果,对比不同样本组成比例和网络结构对飑线识别效果的影响。结果表明:建模所用的样本组成比例对飑线识别有一定影响,通过改变采样方式和优化网络结构均能够改善样本比例不平衡的问题,提高飑线识别效果,且后者提升的幅度更大,而两种方法的结合无明显提升。测试结果
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