[发明专利]一种基于深度神经网络的MWHTS模拟亮温计算方法在审
| 申请号： | 202010543078.3 | 申请日： | 2020-06-15 |
| 公开（公告）号： | CN111737912A | 公开（公告）日： | 2020-10-02 |
| 发明（设计）人： | 贺秋瑞;金彦龄;李德光;张永新;任桢琴;周莉;高新科;朱艺萍 | 申请（专利权）人： | 洛阳师范学院 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 洛阳公信知识产权事务所(普通合伙) 41120 | 代理人： | 宋晨炜 |
| 地址： | 471000 *** | 国省代码： | 河南;41 |
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| 摘要： | 一种基于深度神经网络的MWHTS模拟亮温计算方法，包括建立MWHTS观测亮温与气候学数据集在空间和时间上的匹配数据集；根据云水含量把匹配数据集分为晴空数据集、有云数据集和有雨数据集，并分别形成对应的分析数据集和验证数据集；利用三个分析数据集训练深度神经网络模型，把对应的验证数据集中的大气参数输入已训练好的深度神经网络模型，计算MWHTS模拟亮温；把三个验证数据集中的大气参数输入辐射传输模型计算MWHTS模拟亮温，其计算精度与基于深度神经网络的MWHTS模拟亮温计算精度进行对比，选择精度较高的MWHTS通道组成MWHTS模拟亮温计算结果。该方法使用深度神经网络对微波与大气分子的相互作用进行建模，获得较业务化辐射传输模型RTTOV更高的计算精度，操作简单易行。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 神经网络 mwhts 模拟 计算方法 | ||
【主权项】：
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