基于RBF算法的探空湿度太阳辐射误差预测

• 作者: 冒晓莉 张加宏 张鹏 赵雪伟
• 来源期刊: 现代电子技术
• 关键词: 气象探测 GTS1-2湿度传感器 计算流体动力学 太阳辐射偏干误差 粒子群优化神经网络算法 遗传神经网络算法 径向基函数神经网络算法
• 年，卷（期）: 2020,（19）
• 所属期刊栏目: 电子技术及应用
• 页码范围: 146-151
• 页数: 6页
• 分类号: TN911.1-34|TP183
• 语种: 中文
• DOI: 10.16652/j.issn.1004-373x.2020.19.035

摘要

针对传统BP神经网络算法预测的探空湿度太阳辐射温度误差偏大的问题,基于南京大桥的GTS1-2湿度传感器及其防雨帽模型,采用计算流体动力学(CFD)软件,通过PRO/E建模、ICEM划分网格及FLUENT仿真,以高空实际探测中典型气压、太阳高度角和太阳辐射量为变量仿真出2530组温度误差的数据样本.数据样本通过BP,PSO?BP,GA?BP,RBF神经网络算法进行优化对比,最终采用RBF神经网络算法构建预测模型,可预测出不同环境下探空的湿度太阳辐射温度误差,且预测出的温度误差最小.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	冒晓莉		28	92	6.0	8.0
2	张鹏		13	22	3.0	4.0
3	张加宏		45	188	8.0	11.0
4	赵雪伟		1	0	0.0	0.0