基于贝叶斯分类器的多普勒天气雷达海浪回波识别和效果检验

• 作者: 沈妍琰 沈艳秋 陈晓颖 黄书荣 黄兴友
• 来源期刊: 海洋科学
• 学科: 地球科学
• 关键词: 海浪回波 回波识别 贝叶斯分类器 似然函数 先验概率
• 年，卷（期）: 2020,（6）
• 所属期刊栏目: 研究报告
• 页码范围: 83-90
• 页数: 8页
• 分类号: P406
• 语种: 中文
• DOI: 10.11759/hykx20191011001

摘要

为了提升雷达数据质量,减少海浪回波对临近预报和数值天气预报模式的雷达数据同化的不利影响,因此需要对海浪回波进行识别和去除.识别算法主要为统计获得先验概率,分析海浪和降水回波特征分布得到似然函数,再经过贝叶斯分类器来达到识别的目的.在本次算法识别过程中65个样本数据试验的临界成功指数ICS达到了0.692,结果表明利用贝叶斯分类器对海浪回波的识别,具有较好的识别效果,能一定程度降低海浪回波误判为降水回波的错误,提高雷达数据质量.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄兴友		68	433	13.0	17.0
2	沈妍琰		1	0	0.0	0.0
3	黄书荣		3	6	2.0	2.0
4	沈艳秋		1	0	0.0	0.0
5	陈晓颖		1	0	0.0	0.0