2023年全國碩士研究生考試考研英語一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁
已閱讀1頁,還剩55頁未讀, 繼續(xù)免費閱讀

下載本文檔

版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請進行舉報或認(rèn)領(lǐng)

文檔簡介

1、強對流天氣綜合預(yù)報方法研究強對流天氣綜合預(yù)報方法研究ResearchonComprehensiveFecastMethodsofStrongConvectiveWeather學(xué)科專業(yè):控制科學(xué)與工程研究生:王建培指導(dǎo)教師:路志英副教授天津大學(xué)電氣與自動化工程學(xué)院二零一二年十二月摘要強對流天氣是氣象災(zāi)害中歷時短、天氣劇烈、破壞性很強的災(zāi)害性天氣,對人民生命財產(chǎn)、通訊設(shè)施、航空運輸和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)影響較大。目前尚無有效辦法人為削弱及防治,因此充分

2、利用各種信息做好強對流天氣預(yù)報工作尤為重要。隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展,各種天氣預(yù)測方法不斷豐富,各種天氣監(jiān)測工具提供的信息越來越多,如何綜合運用各種方法和信息做出更準(zhǔn)確的預(yù)報是大家關(guān)注的焦點。本文利用多普勒雷達(dá)圖像的反射率圖,運用圖像處理技術(shù)從圖像中提取出強對流云團的24維特征,構(gòu)建特征數(shù)據(jù)庫,然后利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)從特征數(shù)據(jù)庫中挖掘規(guī)則,構(gòu)成知識庫,同時引入人工智能中的不確定性推理,從而對強對流天氣做出有效的識別和預(yù)報。本文的主要工作包括:(

3、1)讀取雷達(dá)基數(shù)據(jù),將雷達(dá)基數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為位圖,結(jié)合相關(guān)的氣象知識,運用圖像處理技術(shù)從圖像中分割強對流云團并提取出24維特征,然后利用ADO技術(shù)將提取到的特征保存起來,從而構(gòu)建雷達(dá)特征數(shù)據(jù)庫。(2)采用粗糙集理論和關(guān)聯(lián)規(guī)則進行數(shù)據(jù)挖掘,形成圖像統(tǒng)計特征知識庫、雷達(dá)數(shù)據(jù)直接生成特征知識庫和包括兩者的綜合知識庫,構(gòu)建基于粗糙集的客觀預(yù)報模型、基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的客觀預(yù)報模型,為后續(xù)的綜合預(yù)報奠定客觀基礎(chǔ)。在構(gòu)建粗糙集模型中,進行了決策表約簡,獲取到更

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預(yù)覽,若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
  • 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護處理,對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
  • 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

評論

0/150

提交評論