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基于LLS的雷暴运动趋势临近预测

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成果类型:
期刊论文
作者:
黄礼忠;苏盛;杨鑫;胡军;刘正谊
作者机构:
长沙理工大学电气与信息工程学院,长沙,410004
国家电网公司长沙电业局,长沙,410006
[苏盛; 黄礼忠; 杨鑫] 长沙理工大学
[刘正谊; 胡军] 国家电网有限公司
语种:
中文
关键词:
临近预测;欧氏距离;密度聚类;核密度估计
关键词(英文):
euclidean distance;density-based spatial clustering;kernel density estimation
期刊:
电瓷避雷器
ISSN:
1003-8337
年:
2019
期:
1
页码:
76-83
基金类别:
国家自然科学基金(编号:51507014);
机构署名:
本校为第一机构
院系归属:
电气与信息工程学院
摘要:
目前的雷电预报预警无法针对指定区域短时间内的落雷范围、地闪密度和雷暴轨迹做出较为准确的分析和判断。为改善雷电预报预警的被动性,提出了一种具有主动预测前瞻性的改进密度聚类的雷暴运动趋势临近预测方法。首先引入核密度估计和加权欧氏距离改进聚类算法,对雷电定位系统提供的实时地闪数据进行聚类分析;然后根据雷暴中心时移位置的变化,最小二乘法拟合雷暴运动二次曲线轨迹,克里金插值法计算落雷密度,实现雷暴临近预测。实验结果表明,预测雷暴中心与实际位置偏差在3 km以内,偏离度小于5%,落雷次数预测准确率高达80%以上,雷暴云覆盖范围预测偏差在20%以内。为提高雷电预警的准确性和降低误...
摘要(英文):
Currently lightning forecasting cannot make a more accurate analysis and judgment of the range of CG lightning,the flash density and trajectory to a certain region in a short time. In order to improve the passivity of lightning warning,this paper presents a forward-looking method with initiatively prediction of lightning trending by improved density-based spatial clustering with noise. Firstly,clustering algorithm are improved by the introduced of kernel density estimation and weighted Euclidean distance,and the real-time flash data of lightning location system is analyzed by cluster analysis....

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