李冰洁，李国东（新疆财经大学应用数学学院，新疆 乌鲁木齐830012）



基于细胞神经网络与Bayes判别法的冰雹预测

李冰洁，李国东
（新疆财经大学应用数学学院，新疆 乌鲁木齐830012）

选取新疆地区的雹云图像利用细胞神经网络边缘提取方法，得到图像的纹理信息，再用二维小波变换进行处理，得到每个图像的四个特征系数；以这些特征系数为判别变量，区分降雹与无雹的图像；利用Bayes判别法构造判别模型，对雹云图像进行分析判别。结果显示本文采用的方法能够明显的区分降雹与无雹云层，判别误差较小，具有参考价值。

CNN边缘提取；小波变换；Bayes判别法；数据处理

1　引言

冰雹是一种由强对流天气系统引起的十分严重的气象灾害。降雹具有一定的周期性，地域性强，持续时间一般较短，但是来势凶猛，对农业、建筑业、电力、交通、通讯等有巨大的影响，对经济造成严重的损失。随着‘一路一带’的思想提出，新疆地区作为丝绸之路中连接中亚与俄国的重要省份迅速发展。新疆资源丰富，土地辽阔，但地形复杂是我国西北地区冰雹灾害常发地区之一。新疆的冰雹季节性强且雹日高度集中，冰雹对新疆农业，畜牧业等特色产业都存在着危害。所以应重视新疆冰雹预测、预警的工作。

国外很早就在美国开始了对强对流天气的研究。采用强对流参数估计法，气候统计特征等方法，获得了较好的成果，引起了各国学者对强对流天气系统的研究，在冰雹预测中有重要作用。……