【摘 要】
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海水的蒸发与海表面的空气在一定温度、气压、风速的条件下形成了一种层结,该层结的大气折射率特殊,一定频率的电磁波入射到该层结时被束缚在里面,就像电磁波在金属管中传播一样,所以也被称为大气波导现象。利用该现象即可以实现雷达的超视距探测,又可以利用波导盲区对敌人纵深打击,所以在军事中有着重要的应用。预先掌握海上的波导参数对海上作战有重要意义,然而准确探测或预测波导参数,特别是波导高度却十分困难。本文利用
【基金项目】
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天津大学青岛海洋技术研究院自主创新项目,大气波导监测诊断技术研究（项目编号:20190201-5）
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海水的蒸发与海表面的空气在一定温度、气压、风速的条件下形成了一种层结,该层结的大气折射率特殊,一定频率的电磁波入射到该层结时被束缚在里面,就像电磁波在金属管中传播一样,所以也被称为大气波导现象。利用该现象即可以实现雷达的超视距探测,又可以利用波导盲区对敌人纵深打击,所以在军事中有着重要的应用。预先掌握海上的波导参数对海上作战有重要意义,然而准确探测或预测波导参数,特别是波导高度却十分困难。本文利用南海铁塔波导探测平台的实测数据与ERA-Interim公开数据集,提取所需相关的水文气象要素,使用NPS模型计算蒸发波导高度。目前蒸发波导的预报很多都是利用数值模拟的方式进行,比如MM5、WRF等。但是这种数值模拟的方法存在所需背景场的数据较多,和海上大面积的实测数据获取困难等问题。蒸发波导的产生是概率性事件,对波导参数的预测应提前对蒸发波导进行诊断,本文使用支持向量机SVM结合BP神经网络算法,先对蒸发波导进行诊断,筛选出符合蒸发波导条件的数据,再利用神经网络进行预测,之后分别使用了遗传算法GA和思维进化算法MEA对传统BP神经网络进行优化;然后利用优化后的模型进行训练并预测波导高度值;综合比较各种算法预测结果,在小规模数据训练下,MEA-BP误差较小,均方误差MSE为0.52%,收敛速度快。为蒸发波导高度预测提供了一种基于MEA-BP的方法。为了将预测的大气波导数据进行展示,本文利用Java Web技术,设计实现了蒸发波导的数据管理系统;把预测算法与软件相结合,实现波导数据的统计、预测和展示功能。
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