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申请/专利权人：无锡学院
摘要：本发明公开了一种基于拉曼激光雷达数据的智能云相态识别方法，包括以下步骤：通过主成分分析法对拉曼激光雷达数据进行特征提取，得到特征向量；将拉曼激光雷达数据的特征向量和毫米波雷达数据进行时空匹配，得到云相态标签；所述云相态标签为云相态数据集构成的标签，将云相态识别为水云、冰云、冰水混合云、过冷水云四种类型；结合河马优化算法对验证集上进行模型调优，得到最优的参数组合；将测试集输入到训练好的极端随机树分类模型，得到云相态的分类结果。本发明优化后的极端随机树分类模型具有更高的预测精度、鲁棒性和较高的分类准确率，进一步提高极端随机树分类模型的稳定性和泛化能力。
主权项：1.一种基于拉曼激光雷达数据的智能云相态识别方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一：通过主成分分析法对拉曼激光雷达数据进行特征提取，得到特征向量；步骤二：将拉曼激光雷达数据的特征向量和毫米波雷达数据进行时空匹配，得到云相态标签；所述云相态标签为云相态数据集构成的标签，将云相态识别为水云、冰云、冰水混合云、过冷水云四种类型；步骤三：建立拉曼激光雷达数据的云相态数据集，将云相态数据集划分为训练集、验证集、测试集；步骤四：构建极端随机树分类模型，在训练集上进行初始训练，得到训练好的极端随机树分类模型；步骤五：结合河马优化算法对验证集上进行模型调优，得到最优的参数组合；步骤六：将测试集输入到训练好的极端随机树分类模型，得到云相态的分类结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 无锡学院 一种基于拉曼激光雷达数据的智能云相态识别方法
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