本文選題：深度學習 + 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡　； 參考：《信號處理》2017年04期

【摘要】：雷電是一種對流天氣現(xiàn)象,也是發(fā)生頻繁的自然災害之一,破壞力極大。由于雷暴的時間短、范圍小,精準的雷暴預警在天氣預報中較為困難。目前各種氣象監(jiān)測設備很多,但數(shù)據(jù)利用率較低,其中利用大氣電場儀數(shù)據(jù)的變化來判斷雷電是否發(fā)生的研究較少。因而,通過探索二者間的相關性,對于建立更有效的雷電預警模型是有意義的。而本文利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡分析并驗證了大氣電場變化和雷電的關系,模型的分類結果更直觀地反映了二者存在相關性。
[Abstract]:Lightning is a convective weather phenomenon and one of the frequent natural disasters.Due to the short duration and small range of thunderstorms, accurate thunderstorm warning is difficult in weather forecast.At present, there are a lot of meteorological monitoring equipments, but the utilization ratio of data is low.Therefore, it is meaningful to establish a more effective lightning warning model by exploring the correlation between them.In this paper, convolution neural network is used to analyze and verify the relationship between atmospheric electric field change and lightning, and the classification results of the model reflect more intuitively the correlation between them.
【作者單位】： 北京工業(yè)大學電子信息與控制工程學院;北京華云東方探測技術有限公司;
【分類號】：TP181

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