[发明专利]基于毫米波数据分层智能抽样的降水类型预测方法

权利要求书

1.一种基于毫米波数据分层智能抽样的降水类型预测方法，其特征在于，包括以下步骤：

(1)选取区域内的多条链路的多场不同类型的降水，获取每条链路在降水前一段时间内的毫米波衰减数据系列，系列长度为n，得到m组n维毫米波衰减数据；

(2)将毫米波衰减数据进行标签初始化，所述标签为之后将发生的降水类型；

(3)对毫米波衰减数据进行数据自调节分层处理，分为多层数据；

(4)用简单分类法对每层数据进行多次分类，将多次分类结果不同的数据作为困难点，对困难点赋予高抽样概率，按照最终各数据的抽样概率进行不等概率抽样，分别对每层数据进行抽样；

(5)对于每层抽样出的数据，在每层训练建立分类器，作为K个基础分类器；

(6)通过多数投票的方法，将K个基础分类器集成为强分类器；

(7)输入待预测数据点，通过K个基础分类器在每层得到一个分类标签，将出现次数最多的分类标签作为强分类器对于该毫米波衰减数据系列之后要发生的降水类型预测结果；

所述步骤(1)包括：

(11)选定水平方向的毫米波链路，在发射端用选定好的频率发射毫米波信号，在接收端接收到衰减后的毫米波信号，测得水平链路上的发射端功率以及接收端功率，分别记为Pa、Pb；

(12)计算出路径上单位路径毫米波衰减量O为：

式中，Pa为毫米波链路发射端功率，Pb为毫米波链路接收端功率，L为链路的长度，单位为km；

(13)毫米波链路每隔时间周期记录一次单位路径毫米波衰减量，选取降水发生前一定长度的毫米波衰减数据系列，设系列长度为n，将这n个毫米波衰减数据按照时间顺序组成一个n维毫米波衰减数据向量R，R＝(O1，O2，……,On)∈Rn，其中Oy是序列中第y个时刻毫米波链路所记录的单位路径毫米波衰减量；

(14)对于区域内多条链路，选取多场不同类型的降水，分别执行步骤(11)至(13)，得到m组n维毫米波衰减数据向量。

2.根据权利要求1所述的基于毫米波数据分层智能抽样的降水类型预测方法，其特征在于，所述步骤(2)包括：

(21)将步骤(1)得到的m组n维毫米波衰减数据随机取出一部分，对取出的数据添加标签，标签集合为L＝(L1,L2,...Lp)，设有标签的数据组成的有标签数据集为X1＝{R1，R2，…，Rs}，无标签的数据组成的无标签数据集为X2＝{Rs+1，Rs+2，...，Rm}；

(22)根据有标签数据集，利用KNN方法，将无标签数据集中的数据添加标签，对于X2中的数据Rr，在X1中找到与其欧式距离最近的数据Rq，Rq的标签为Lq，则初始化Rr的标签也为Lq。