19661.“列車效應(yīng)”的暴雨識(shí)別及預(yù)報(bào)模型研究

1、“列車效應(yīng)”的暴雨識(shí)別及預(yù)報(bào)模型研究列車效應(yīng)”的暴雨識(shí)別及預(yù)報(bào)模型研究ResearchonStmRecognitionFecastModelof“TrainEffect“學(xué)科專業(yè)：控制科學(xué)與工程研究生：程亮指導(dǎo)教師：路志英副教授天津大學(xué)電氣與自動(dòng)化工程學(xué)院二零一三年十二月摘要近些年來，極端災(zāi)害性天氣在我國(guó)不斷發(fā)生，對(duì)我國(guó)的經(jīng)濟(jì)、農(nóng)業(yè)、民生及生態(tài)領(lǐng)域，都造成了極大的損失，那么如何很好的預(yù)報(bào)這些天氣狀況及對(duì)這些天氣現(xiàn)象帶來的災(zāi)害進(jìn)行最大程度

2、的預(yù)防，需要進(jìn)行深入研究和探討，并給出相應(yīng)的識(shí)別和預(yù)報(bào)工具，對(duì)這些天氣現(xiàn)象進(jìn)行監(jiān)測(cè)和分析。本文通過歷史樣本數(shù)據(jù)，得到相應(yīng)的“列車效應(yīng)”特征，并通過實(shí)時(shí)對(duì)接收到的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析、比較及綜合，對(duì)所監(jiān)測(cè)到的天氣現(xiàn)象進(jìn)行識(shí)別，做出預(yù)報(bào)及外推。本文主要的做如下工作：（1）觀察歷史數(shù)據(jù)樣本，熟悉“列車效應(yīng)”特征及生成、發(fā)展、成熟，消亡過程的規(guī)律，對(duì)“列車效應(yīng)”整體上有了比較完整的認(rèn)識(shí)，并依此對(duì)“列車效應(yīng)”進(jìn)行人工特征的提取，然后將數(shù)據(jù)錄入到數(shù)據(jù)庫中，

3、并通過粗糙集規(guī)則挖掘工具提取規(guī)則，構(gòu)建識(shí)別模型。（2）通過對(duì)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的預(yù)處理，提出了對(duì)單體進(jìn)行擬合并進(jìn)行自動(dòng)聚類的方法，獲得多個(gè)“列車效應(yīng)”疑似過程，然后對(duì)每個(gè)過程進(jìn)行判別，做出“列車效應(yīng)”的判斷，并以此鎖定目標(biāo)區(qū)域。（3）連續(xù)獲得若干時(shí)刻數(shù)據(jù)，通過不斷更新“列車效應(yīng)”的時(shí)間序列，形成其云團(tuán)族譜，提出了由單體及整體云帶的運(yùn)動(dòng)慣性，對(duì)“列車效應(yīng)”進(jìn)行外推及預(yù)報(bào)的方法。綜上所述，通過以上方法，實(shí)現(xiàn)了對(duì)“列車效應(yīng)”的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)及識(shí)別，并且對(duì)其發(fā)