基于RBF算法的探空湿度太阳辐射误差预测

作者：冒晓莉; 张鹏^*; 张加宏; 赵雪伟

来源：现代电子技术, 2020, 43(19): 146-151.

DOI：10.16652/j.issn.1004-373x.2020.19.035

• 气象探测
• GTS1-2湿度传感器
• 计算流体动力学
• 太阳辐射偏干误差
• 粒子群优化神经网络算法
• 遗传神经网络算法
• 径向基函数神经网络算法

针对传统BP神经网络算法预测的探空湿度太阳辐射温度误差偏大的问题,基于南京大桥的GTS1-2湿度传感器及其防雨帽模型,采用计算流体动力学(CFD)软件,通过PRO/E建模、ICEM划分网格及FLUENT仿真,以高空实际探测中典型气压、太阳高度角和太阳辐射量为变量仿真出2 530组温度误差的数据样本。数据样本通过BP,PSO-BP,GA-BP,RBF神经网络算法进行优化对比,最终采用RBF神经网络算法构建预测模型,可预测出不同环境下探空的湿度太阳辐射温度误差,且预测出的温度误差最小。

• 单位
  南京信息工程大学