基于机器学习的雷达回波与降雨分析

• 作者: 黄建伟 段勇 杨堃 于霞
• 来源期刊: 软件工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: XGBoost 集成学习 降雨分析 机器学习 雷达回波
• 年，卷（期）: 2021,（1）
• 页码范围: 35-43
• 页数: 9页
• 分类号: TN9

摘要

多普勒天气雷达产生的雷达回波数据是降雨分析及预测的重要依据,针对如何有效利用雷达回波进行降雨等级分析问题,本文研究了一种基于XGBoost集成学习算法的雷达回波与降雨关系分析模型。本文使用辽宁省气象台提供的历年雷达和降雨气象观测数据,经过数据解码、清洗、匹配后,使用经网格搜索算法优化后的XGBoost方法训练,建立多层雷达回波数据与降雨等级的分类关系。最后通过实验结果表明,基于XGBoost方法得到的结果更接近实际,能够较好地反映云团雷达回波和降雨的关系。