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基于复合机器学习模型的无线微波降雨反演研究
1
作者
张驰
吴兵
+7 位作者
洪岱
宋莹
郑鑫
陈渝青
尧俊辉
谢彪
王冲
杨涛
《水文》
CSCD
北大核心
2023年第6期33-39,共7页
为实现精细化的无线微波水文气象密集监测,提出基于无线微波链路的降雨增强反演方案。利用极值梯度提升(XGBoost)算法进行干湿判别,并结合支持向量回归机(SVR)和高斯过程回归(GPR)两种机器学习算法,构建XG_SVR与XG_GPR复合反演模型,与传...
为实现精细化的无线微波水文气象密集监测,提出基于无线微波链路的降雨增强反演方案。利用极值梯度提升(XGBoost)算法进行干湿判别,并结合支持向量回归机(SVR)和高斯过程回归(GPR)两种机器学习算法,构建XG_SVR与XG_GPR复合反演模型,与传统ITU-R模型反演结果比较分析。实验结果表明,XGBoost算法的干湿判别结果优于滑动标准差法,平均分类准确率为88%,1 h以下高时间分辨率的准确率可达90%以上;两种复合模型整体反演效果良好,XG_SVR与ITU-R模型均适用于高时间分辨率,相关性系数均值皆高于0.80;而XG_GPR模型在反演1 h及以上低时间分辨率降雨时有显著优势,相关性系数为0.95左右,且均方误差远小于其他两种模型。利用复合机器学习模型改进传统无线微波测雨的方案具有可行性及发展潜力。
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关键词
无线微波
降雨
雨衰关系
机器学习
干湿期判别
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职称材料
题名
基于复合机器学习模型的无线微波降雨反演研究
1
作者
张驰
吴兵
洪岱
宋莹
郑鑫
陈渝青
尧俊辉
谢彪
王冲
杨涛
机构
河海大学水文水资源与水利工程科学国家重点实验室
长江保护与绿色发展研究院
河海大学水文水资源学院
淮安市水利勘测设计研究院有限公司
中通服咨询设计研究院有限公司
鄱阳湖水文水资源监测中心
江西省水文监测中心
济宁市水利事业发展中心
出处
《水文》
CSCD
北大核心
2023年第6期33-39,共7页
基金
国家自然科学基金资助项目(51879068)
国家重点研发计划资助项目(2018YFC0407906)。
文摘
为实现精细化的无线微波水文气象密集监测,提出基于无线微波链路的降雨增强反演方案。利用极值梯度提升(XGBoost)算法进行干湿判别,并结合支持向量回归机(SVR)和高斯过程回归(GPR)两种机器学习算法,构建XG_SVR与XG_GPR复合反演模型,与传统ITU-R模型反演结果比较分析。实验结果表明,XGBoost算法的干湿判别结果优于滑动标准差法,平均分类准确率为88%,1 h以下高时间分辨率的准确率可达90%以上;两种复合模型整体反演效果良好,XG_SVR与ITU-R模型均适用于高时间分辨率,相关性系数均值皆高于0.80;而XG_GPR模型在反演1 h及以上低时间分辨率降雨时有显著优势,相关性系数为0.95左右,且均方误差远小于其他两种模型。利用复合机器学习模型改进传统无线微波测雨的方案具有可行性及发展潜力。
关键词
无线微波
降雨
雨衰关系
机器学习
干湿期判别
Keywords
microwave link
rainfall
rain attenuation relationship
machine learning
classification of dry and wet period
分类号
P412.13 [天文地球—大气科学及气象学]
TV11 [水利工程—水文学及水资源]
P332 [天文地球—水文科学]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于复合机器学习模型的无线微波降雨反演研究
张驰
吴兵
洪岱
宋莹
郑鑫
陈渝青
尧俊辉
谢彪
王冲
杨涛
《水文》
CSCD
北大核心
2023
0
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