基于径向基概率神经网络的气象参数状态识别

局部气象参数实时数据是船舶航行、飞机起降所需要的非常重要的海洋气象参数.这些参数实时数据中的奇异数据对航行导航可能会导致危险后果.提出了一种基于径向基概率神经网络的气象重要参数状态识别方法用来识别奇异数据.将气象参数实时数据作为神经网络的输入,参数对应状态作为输出,通过对径向基概率神经网络模型训练,实现数据状态识别,将故障奇异数据进行有效识别.保证了气象观测系统输出数据的可靠性.实验结果表明,该方法可靠,且具有较好的泛化能力,能够实现气象参数实时数据状态的有效识别.

Identifying the States of Meteorological Parameters Based on Radial Function Probabilistic Neural Network