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文檔簡介
1、本文是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法應(yīng)用于高光譜大氣紅外探測儀AIRS(AtmosphericInfraredSounder)資料反演晴空大氣溫度參數(shù)的一次嘗試,并將大氣溫度廓線反演的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法和特征向量統(tǒng)計算法進(jìn)行比較。首先使用CIMSS(CooperativeInstituteforMeteorologicalSatelliteStudies,UniversityofWisconsin-Madison)全球晴空反演訓(xùn)練廓線樣本集和利用SAR
2、TA(Stand-AloneRadiativeFransferAlgorithm)前向模式模擬的AIRS輻射亮溫值相對應(yīng)的數(shù)據(jù)集來建立人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和確定統(tǒng)計特征向量算法系數(shù)。通過實(shí)驗(yàn)比較后,選用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(BackpropagationNeuralNetwork)、共軛梯度學(xué)習(xí)算法、批量訓(xùn)練方式,并依照反演結(jié)果情況在網(wǎng)絡(luò)傳輸中采用了正切、線性兩種傳遞函數(shù)和不同的隱節(jié)點(diǎn)數(shù)目,建立了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基于AIRS數(shù)據(jù)反演的基本模型。反演時對
3、訓(xùn)練樣本進(jìn)行了亮度溫度和掃描角分類,計算出66套不同的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和統(tǒng)計系數(shù),并利用主成分分析法選取網(wǎng)絡(luò)適宜的輸入矢量。 在進(jìn)行模擬資料的反演實(shí)驗(yàn)后,發(fā)現(xiàn)使用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)反演和特征向量統(tǒng)計法反演的溫度廓線與無線電探空溫度觀測值相比,前者偏差更小,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法反演的溫度廓線在各高度層上均有一定程度的改進(jìn),其中在0.01~1hPa改進(jìn)較大,平均值在2.1K;在1~200hPa改進(jìn)較小,約為0.36K;在200hPa~近地面層改進(jìn)值為
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