【摘 要】
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标准的正交神经网络方法利用一组自然正交函数将大气剖面展开,并采用神经网络的方法估计其正交函数的系数,该方法能够充分融合云底高度信息,提高阴天大气的反演精度.在此方法
【机 构】
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西安电子科技大学理学院,中国电波传播研究所电波环境特性及模化技术重点实验室
【基金项目】
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国家杰出青年科学基金资助项目(61225002)
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标准的正交神经网络方法利用一组自然正交函数将大气剖面展开,并采用神经网络的方法估计其正交函数的系数,该方法能够充分融合云底高度信息,提高阴天大气的反演精度.在此方法基础上,文章提出一种分段正交神经网络方法,即将大气剖面分为若干段,不同段采用不同的正交系数进行拟合,再利用神经网络估计其正交系数矩阵.结果表明,用此系数矩阵拟合阴天大气剖面较标准算法的相关系数更大,反演精度也更高.同时,利用青岛站微波辐射计实测数据验证了所提方法的有效性.
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