研究目的
本工作的目的是展示对气象雷达所测数据进行的分析，这些分析应用于数据挖掘和模糊逻辑领域。
研究成果
神经网络是分析气象雷达数据的绝佳工具，能够消除错误信息并实现数据标准化。这对航空业安全运行及预测天气相关灾害至关重要。
研究不足
雷达测量的主要困难与雨滴直径有关，这会影响KDP和ZDR等极化变量的准确性。
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利用数据挖掘和神经网络分析气象雷达的反射率
DOI：10.17485/ijst/2018/v11i19/123065
期刊：Indian Journal of Science and Technology
出版年份：2018
更新时间：2025-09-23 15:21:01
摘要：
本研究的目的是展示利用数据挖掘和模糊逻辑技术对气象雷达测量数据的分析。首先对加密的气象雷达测量数据进行解码，随后采用分别训练有10个和20个神经元的神经网络对这些数据进行分析，并检验每种情况下的分析效果。结果表明，神经网络是消除错误信息并将其标准化为规定量级的卓越工具。该知识对航空业安全运营至关重要，既能保障乘客、机组人员和飞机的安全，也有助于预测和/或尽可能避免与降雨相关气象事件引发的灾害。
作者：
Julian R. Camargo L.，Ernesto Gomez Vargas，Cesar A. Perdomo Ch.
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