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申请/专利权人：成都信息工程大学
摘要：本发明涉及一种基于随机森林的降水微物理参数反演方法，旨在提高降水类型判断的准确性和降水参数反演的精度。该方法首先利用雷达反射因子Z、差分反射率ZDR和相移差KDP等多种雷达参数对降水类型进行初步判断。随后，再次收集并分析大量双偏振雷达数据，计算各降水类型的平均值和标准差，设定第二层阈值进行更精确的判断。最终，将两次判断结果结合，并与雷达特征参数一起输入随机森林模型，进行降水微物理参数反演。通过引入降水类型的高层次信息和双层判断机制，本发明显著提高了降水类型判断的准确性和模型的鲁棒性，增强了参数反演的适用范围和精度。
主权项：1.一种基于随机森林的降水微物理参数反演方法，包括以下步骤：步骤1、对双偏振雷达数据进行分析，获取多种理论双偏振雷达特征数据；步骤2：进行基于降水类型初判的预处理，包括：步骤2.1：设置第一降水类型判断阈值，基于双偏振雷达特征数据，获取降水类型第一次预测结果；步骤2.2：设置第二降水类型判断阈值，基于双偏振雷达特征数据再分析数据，获取降水类型第二次预测结果；步骤2.3：基于降水类型第一次预测结果和降水类型第二次预测结果确定降水类型最终预测结果；步骤3：将多种理论双偏振雷达特征数据和降水类型最终预测结果作为新的特征，进行随机森林建模，在数据集中随机抽取样本以保证用于训练的样本抽取的随机性，将数据进行划分，输入训练数据到随机森林回归模块完成机器学习，从而得到一个最优模型；步骤4：应用所述步骤3中得到的最优模型，把理论双偏振雷达特征数据预处理后输入模型进行预测，得到降水微物理参数反演结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 成都信息工程大学 一种基于随机森林的降水微物理参数反演方法
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