用神经网络方法对雷达资料进行降水类型的分类

利用不依赖先验统计模型的多层前馈神经网络模型对合肥的新一代s波段a系列雷达2001—2003年的降水资料进行了三种降水类型的分类，并将训练完成后的网络应用于一次降水过程。利用单隐层的多层前馈神经网络模型，在取适当参数时，已经可以较好地对雷达资料进行对流云降水、层状云降水和混合云降水三种降水类型的分类。同时验证了：训练集样本的数量和顺序、隐层神经元的数目以及学习率的选择等都将影响分类的成功率。