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In this paper, precipitation echo(PRE) and non-precipitaion echo(N-PRE)(including ground echo and clear echo) through weather radar data are identified with the aid of neuro-fuzzy algorithm. The accuracy of the radar information is lowered because meteorological radar data is mixed with the PRE and N-PRE. So this problem is resolved by using RBFNN and judgement module. Structure expression of weather radar data are analyzed in order to classify PRE and N-PRE. Input variables such as Standard deviation of reflectivity(SDZ), Vertical gradient of reflectivity(VGZ), Spin change(SPN), Frequency(FR), cumulation reflectivity during 1 hour(1hDZ), and cumulation reflectivity during 2 hour(2hDZ) are made by using weather radar data and then each characteristic of input variable is analyzed. Input data is built up from the selected input variables among these input variables, which have a critical effect on the classification between PRE and N-PRE. Echo judgment module is developed to do echo classification between PRE and N-PRE by using testing dataset. Polynomial-based radial basis function neural networks(RBFNNs) are used as neuro-fuzzy algorithm, and the proposed neuro-fuzzy echo pattern classifier is designed by combining RBFNN with echo judgement module. Finally, the results of the proposed classifier are compared with both CZ and DZ, as well as QC data, and analyzed from the view point of output performance.
#RBFNNs(Radial Basis Function Neural Networks) #FCM(Fuzzy C-means Method) #Precipitation echo(PRE) #Non-precipitaion echo(N-PRE) #Echo judgment module #Pattern classifier #Radar data

목차

Abstract
1. 서론
2. 기상레이더 자료 특성분석 및 입력데이터 구성
3. 제안된 분류기 및 에코분류 방법
4. 실험 방법 및 평가
5. 결론
References

참고문헌 (10)

참고문헌 신청
1. [학술지(정기간행물)] - Cho, Y. H. / 2006 / Identification and removal of ground echoes and anomalous propagation using the characteristics of radar echoes / J. Atmos. Oceanic Technol. 23 : 1206 ~ 1222 google schola 2. [학술지(정기간행물)] - Tanvir Islam / 2012 / Artificial intelligence techniques for clutter identification with polarimetric radar signatures / Atmospheric Research 109 : 95 ~ 113 google schola 3. [학술지(정기간행물)] - Walther, A. / 2009 / Comparison of precipitation in the regional climate model BALTIMOS to radar observations / Theoretical and Applied Climatology : 1 ~ 14 google schola 4. [학술지(정기간행물)] - Berenguer, M. / 2006 / A fuzzy logic technique for identifying nonprecipitating echoes in radar scans / Journal of Atmospheric and Oceanic Technology 23 (9) : 1157 ~ 1180 google schola 5. [학술지(정기간행물)] - G. Pajares / 2010 / A Hopfield Neural Network for combining classifiers applied to textured images / Neural Networks 23 : 144 ~ 153 google schola

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