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摘要
本发明公开了一种基于卡尔曼滤波的雷暴路径预测方法,在连续时间段序列中通过迭代的方式更新并精确化雷暴的移动路径,包含以下步骤：步骤01、利用聚类分析方法对闪电数据进行雷暴初识别；步骤02、根据卡尔曼滤波预测雷暴状态；步骤03、基于雷暴的状态信息追踪相邻时间段的雷暴；步骤04、根据卡尔曼滤波更新雷暴状态；步骤05、外推得到雷暴预测路径。本发明通过观测时间和空间序列中的闪电观测数据建立卡尔曼滤波模型,利用卡尔曼滤波技术预测、更新的二步骤程序减少观测数据的噪声影响,并通过连续的迭代,使得雷暴路径预测结果得到改善,从而提升精度。
- 出版日期2020-2-29
- 单位华南理工大学
