發(fā)布時(shí)間：2020-11-13 07:45

　　 大氣溫度、水汽密度和液態(tài)水總量等物理參數(shù)及其分布對(duì)分析氣候變化等具有極其重大的意義。地基微波輻射計(jì)在進(jìn)行大氣溫濕廓線、液態(tài)水總量的勘測(cè)時(shí),時(shí)間上有極高的分辨率,操作簡(jiǎn)單方便,在數(shù)月內(nèi)無(wú)人看守仍可連續(xù)工作并有很好的探測(cè)精度,現(xiàn)已廣泛應(yīng)用于大氣剖面、液態(tài)水、降雨遙感測(cè)量等方面[1-2]。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法因?yàn)槠鋸?qiáng)大的非線性映射能力和并行處理能力,使其在地基輻射計(jì)大氣剖面參數(shù)的反演中得到了相當(dāng)廣泛的應(yīng)用[3]。本論文重點(diǎn)研究了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法BP(Error Back Propagation)用于地基微波輻射計(jì)的溫度廓線、水汽密度廓線和云中液態(tài)水總量反演,并用python語(yǔ)言編程來(lái)實(shí)現(xiàn)、驗(yàn)證。具體地分析了地基輻射計(jì)大氣微波傳輸理論、大氣參量反演的基本原理以及BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法及其改進(jìn)算法,采用python語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)和驗(yàn)證了動(dòng)量BP算法和LMBP算法,然后將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法和線性回歸算法應(yīng)用到地基輻射計(jì)的大氣參量反演中,進(jìn)行性能分析比較:首先采用晴天條件下的數(shù)據(jù)進(jìn)行溫濕廓線的反演并進(jìn)行比較,對(duì)比結(jié)果表明神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在溫濕廓線反演中處理非線性能力較強(qiáng),比線性回歸方法反演大氣參數(shù)的精度更高,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)更適合于地基輻射計(jì)的溫濕廓線的反演。其次,在進(jìn)行云中液態(tài)水總量的反演時(shí),先對(duì)天氣進(jìn)行分類處理,然后采用云天情況下的數(shù)據(jù)進(jìn)行反演,兩種方法結(jié)果表明,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)反演液態(tài)水總量誤差較小。在此基礎(chǔ)上,本論文分析了進(jìn)一步提高神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)反演大氣參數(shù)精度的方法:引入其他信息參量。具體分析了地表參量、云的信息對(duì)大氣溫度、濕度、液態(tài)水含量反演精度的影響。反演結(jié)果表明,將地表參量考慮進(jìn)去后可以相對(duì)提高溫濕廓線以及液態(tài)水總量的反演精度,而云信息,在有云條件下尤其對(duì)濕度廓線和液態(tài)水總量的反演精度更是有一個(gè)相對(duì)較大的提高。分季節(jié)反演了溫濕廓線,考查了季節(jié)對(duì)參數(shù)反演精度的影響與規(guī)律。但在分季節(jié)反演溫濕廓線中數(shù)據(jù)量較少,可作為參考。最后把溫濕廓線反演結(jié)果與武漢地區(qū)某RPG地基微波輻射計(jì)實(shí)際輸出結(jié)果進(jìn)行了對(duì)比并分析了兩者差別原因。
【學(xué)位單位】：華中科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2016
【中圖分類】：P407;TP183
【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.3 本文研究?jī)?nèi)容和結(jié)構(gòu)安排
第2章 地基輻射計(jì)大氣參數(shù)反演理論
    2.1 大氣微波傳輸理論
    2.2 大氣參量反演原理
    2.3 本章小結(jié)
第3章 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法研究
    3.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法原理
    3.2 BP網(wǎng)絡(luò)算法的改進(jìn)
    3.3 改進(jìn)后的BP網(wǎng)絡(luò)算法的實(shí)現(xiàn)
    3.4 本章小結(jié)
第4章 大氣參量的反演
    4.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理
    4.2 晴天溫濕廓線的反演
    4.3 云天液態(tài)水總量反演
    4.4 本章小結(jié)
第5章 大氣參數(shù)反演精度的影響因素分析
    5.1 地表參量對(duì)大氣參量反演的影響研究
    5.2 云信息對(duì)大氣參量反演的影響研究
    5.3 分季節(jié)反演溫濕廓線
    5.4 反演結(jié)果與RPG輸出結(jié)果對(duì)比
    5.5 本章小結(jié)
第6章 總結(jié)和展望
    6.1 總結(jié)
    6.2 展望
致謝
攻讀碩士學(xué)位期間的科研項(xiàng)目及文章
參考文獻(xiàn)

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2881940