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基于机器学习的冰雹识别技术研究

冰雹 ；雷达； 监测识别； 机器学习

为了提高冰雹识别准确率，以对流风暴为基本研究对象构建训练样本，利用机器学习方法融合风暴雷达特征和环境因子进行冰雹识别。结果表明：在4种机器学习方法的比较中，随机森林模型表现最好，精度、召回率和F1-Score分别达到了0.79、0.77、0.78，深度森林次之，SVM和DNN表现较差；随机森林模型判断风暴单体是否降雹，主要的依据是风暴的发展强度和高反射率因子核心相对特征层的高度，这一判据与当前人们的认识相吻合，模型具备可用性；与业务当中常用的HDA算法比较，机器学习方法表现更佳，模型精度比HDA算法提高了19%，召回率提高20%，总体评分提高19%。