本文選題：雷達高度計 + 海況偏差　； 參考：《海洋學報》2017年07期

【摘要】：本文基于Jason-2高度計數(shù)據(jù),在12個不同季節(jié)的cycle數(shù)據(jù)中組合1~6個cycle的有效波高、風速和海況偏差為訓練集,選取Jason-2的另外3個不同季節(jié)的cycle數(shù)據(jù)集為測試集。經(jīng)檢驗分析,確定3個cycle對應的BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型。將該模型應用于HY-2高度計海況偏差的估計,通過海況偏差與有效波高及風速的擬合優(yōu)度、解釋方差和殘差對比分析,結(jié)果表明:神經(jīng)網(wǎng)絡BP模型可以有效應用于HY-2的海況偏差估計并明顯優(yōu)于傳統(tǒng)海況偏差參數(shù)模型。
[Abstract]:Based on the Jason-2 altimeter data, the effective wave height of 1 ~ 6 cycle is combined in 12 cycle data of different seasons, and the wind speed and sea condition deviation are selected as the training set. The other three cycle data sets of Jason-2 are selected as the test data. Three BP neural network models corresponding to cycle were determined by test and analysis. The model is applied to the estimation of sea condition deviation of HY-2 altimeter, and the comparative analysis of variance and residual error is explained by the goodness of fit between sea condition deviation and effective wave height and wind speed. The results show that the neural network BP model can be applied to the estimation of sea condition deviation of HY-2 effectively and is obviously superior to the traditional sea condition deviation parameter model.
【作者單位】： 中國海洋大學信息科學與工程學院;
【基金】：國家自然科學基金“雷達高度計海況偏差校正綜合模型研究”(41176157) 國家自然科學青年基金“降雨條件下HY-2高度計有效波高反演技術(shù)研究”(41406197) 海洋環(huán)境安全保障重點專項“三維成像雷達高度計海洋信息提取技術(shù)及應用(2016YFC1401004)
【分類號】：P715

【參考文獻】

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本文編號：1794682