[发明专利]一种基于混合聚类算法的雷暴核识别及追踪方法

权利要求书

1.基于混合聚类算法的雷暴核识别及追踪方法，其特征在于，该方法具体步骤如下：

步骤A，利用部署的雷电监测点探测并记录地闪数据，并对记录的地闪数据进行预处理，划分为各等时段的闪电数据集；

步骤B，采用GPS时钟同步技术和闪电电场变化辐射脉冲到达各站点的时间差，通过到达时间差算法，求得闪电的空间定位坐标并形成闪电定位数据集；

所述的步骤B具体为：

步骤B-1，至少建立四个雷电监测点，对步骤A中得到的同一时段的数据取得其GPS时间；

步骤B-2，充分利用显卡的GPU资源，根据到达时间差算法，快速求得闪电的空间定位坐标，形成闪电定位数据集；

步骤C，对步骤B中所求得的闪电定位数据集，利用DBSCAN算法和KMEANS算法求得闪电定位数据集的雷暴核质心坐标位置、闪电频次以及雷暴核之间的关联性；

所述的步骤C具体为：

步骤C-1，设定Eps和MinPts值，利用DBSCAN算法，遍历步骤B-2中得到的各等时段的闪电定位数据集，依次搜索每个闪电数据点的Eps邻域，对各等时段的定位数据进行聚类计算，使得同一类中的数据相似性最大，而不同类中的数据的相似性最小，去掉噪声数据后，形成若干个任意形状的簇，即若干个雷暴核；

步骤C-2，根据C-1的最优聚类结果，将每一簇的数据集作为新的输入，再利用KMEANS算法，并通过簇内所有成员的经纬度坐标，迭代聚合求出簇即雷暴核质心的空间坐标位置并结合某个闪电簇的开始时间、结束时间、质心经纬度、闪电次数等数据，形成雷暴核及质心的结果；

步骤C-3，根据C-2雷暴核及质心的结果，得到同一时间段多个雷暴核信息；通过计算比较同一时段和不同时段的连续发生的雷暴核质心之间的距离在设定的阈值范围内以及雷暴核范围内闪电发生的强度，来推算各雷暴核之间的关系，进而推算单个雷暴核的演变过程，并且可预测雷暴核强弱趋势变化。

2.根据权利要求1所述的基于混合聚类算法的雷暴核识别及追踪方法，其特征在于，所述的步骤A具体为：

步骤A-1，雷电监测点内设置甚低频闪电辐射接收机、计算机、GPS时钟模块，站点连续无间隔捕获闪电脉冲波形及其到达绝对时间，生成数据集；

步骤A-2，将步骤A-1生成的数据集进行预处理，通过互联网数据传输，得到相应时段的数据集。

3.根据权利要求1中所述的基于混合聚类算法的雷暴核识别及追踪方法，其特征在于，步骤B-2中，采用CUDA编程技术，充分利用显卡GPU资源，加快数据运行处理速度。

4.根据权利要求1中所述的基于混合聚类算法的雷暴核识别及追踪方法，其特征在于，步骤C-2的KMEANS算法中，以质心代表一个聚类簇，过滤掉DBSCAN聚类簇中的噪声数据集，聚类结果代入KMEANS算法，得到最优聚合结果。