【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及大氣探測，具體涉及基于隨機森林的mie散射激光雷達反演氣溶膠消光系數的方法。
技術介紹
1、大氣消光系數是描述光在大氣中傳播單位距離時相對衰減的關鍵參數，常用于評估環境空氣質量和大氣能見度。氣溶膠消光系數主要反映了氣溶膠對光的吸收與散射作用，研究氣溶膠消光系數有助于預測大氣中氣溶膠和顆粒物的濃度，從而反映空氣質量狀況。mie散射激光雷達廣泛用于大氣探測，具有結構簡單、成本低、自動化高和探測距離長等優點，尤其適合晝夜連續監測大氣中的氣溶膠和分子消光系數。然而，由于mie散射信號隨探測距離平方衰減，易受電噪聲和背景噪聲干擾，導致探測精度不理想。目前，klett和fernald方法是mie散射激光雷達反演氣溶膠消光系數的主要方法。然而，因其依賴單次探測時間的信號，受限于信噪比、校準高度、激光雷達比等因素，反演精度有限。特別是，當前方法難以有效捕捉氣溶膠消光系數在連續探測下的變化趨勢。
技術實現思路
1、本專利技術的目的是提出基于隨機森林的mie散射激光雷達反演氣溶膠消光系數的方法，能夠提高氣溶膠消光系數反演的精度和可靠性。
2、本專利技術所采用的技術方案是，基于隨機森林的mie散射激光雷達反演氣溶膠消光系數的方法，包含以下步驟：
3、步驟1、mie散射激光雷達數據集構造與標準化處理；步驟2：隨機森林預測氣溶膠消光系數的過程；步驟3、貝葉斯方法優化隨機森林模型參數。
4、本專利技術的特征還在于：
5、步驟1具體為：步驟1.1：m
6、步驟1.1具體為：
7、首先，mie散射激光雷達數據集由多個特征參數構成，具體定義如下：
8、1、mie散射激光雷達回波信號強度vi,j，表示在第i次探測時刻ti下，在第j個探測距離rj處的mie散射激光雷達回波信號強度值，這里：
9、i＝1,2,…,n，表示探測時間點的數量；
10、j＝1,2,…,m，表示探測距離點的數量；
11、集合形式為vi＝{vi,1,vi,2,…,vi,m}，即在探測時刻ti下所有探測距離處的mie散射激光雷達回波信號強度值集合；
12、2、大氣壓強pi,j，表示在第i次探測時刻ti下，在第j個探測距離rj處的大氣壓強值，集合形式為pi＝{pi,1,pi,2,…,pi,m}；
13、3、大氣溫度ci,j，表示在第i次探測時刻ti下，在第j個探測距離rj處的大氣溫度值。集合形式為ci＝{ci,1,ci,2,…,ci,m}。
14、4、探測時刻ti,j，表示在第i次探測時刻ti下，在第j個探測距離rj處的探測時間值。集合形式為ti＝{ti,1,ti,2,…,ti,m}；
15、5、探測距離ri,j，表示在第i次探測時刻ti下，在第j個探測距離rj處的探測距離值，用于標定每個數據點的空間位置，集合形式為ri＝{ri,1,ri,2,…,ri,m}；
16、其中，在每個探測時刻ti下，構建一個特征數據集合xi，該集合包含m個特征向量，每個特征向量對應一個探測距離rj(j＝1,2,…,m)，具體表示為：
17、xi＝{xi,1,xi,2,...,xi,m}
18、令xi,j表示在探測時刻ti和探測距離rj處的特征值集合，定義如下：
19、xi,j＝{vi,j,pi,j,ci,j,ri,j,ti,j}
20、其中，vi,j為探測時刻ti和探測距離rj處的mie散射激光雷達回波信號強度；pi,j為探測時刻ti和探測距離rj處的大氣壓強；ci,j為探測時刻ti和探測距離rj處的大氣溫度；ri,j為探測時刻ti時的第j個探測距離點；ti,j為探測時刻ti時，第j個探測距離rj處的時間點；
21、因此，集合xi是在特定探測時刻ti下的所有探測距離rj的特征向量集合，完整表示為：
22、xi＝{{vi,1,pi,1,ci,1,ri,1,ti,1},{vi,2,pi,2,ci,2,ri,2,ti,2},…,{vi,m,pi,m,ci,m,ri,m,ti,m}}。
23、通過klett方法對每個探測時刻ti下的mie散射激光雷達回波信號強度值集合vi進行反演，得到對應的氣溶膠消光系數集合：
24、yi＝{yi,1,yi,2,…,yi,m}
25、最終，構建mie散射激光雷達數據集s，包含輸入數據集和目標數據集：
26、s＝{(x1,y1),(x2,y2),...,(xn,yn)}
27、其中，x＝{x1,x2,...,xn}為輸入數據集，y＝{y1,y2,...,yn}為目標數據集，即氣溶膠消光系數，mie散射激光雷達數據集s用于訓練和測試隨機森林反演模型。
28、步驟1.2具體為：
29、通過標準化公式對mie散射激光雷達數據集s的輸入數據集x進行標準化處理，處理過程的表達式如下：
30、
31、其中，xi,j表示數據集中在探測時刻ti和探測距離rj處的原始輸入數據值，mean(x)表示輸入數據集x的平均值，std(x)表示輸入數據集x的標準差,xi',j表示經過標準化處理后的數據值。
32、步驟2具體為：
33、步驟2.1：生成數據子集，具體為：
34、從步驟1中構建的mie散射激光雷達數據集s中，使用袋裝法(bootstrap)進行隨機有放回抽樣，具體步驟為：
35、(1)隨機抽取n次，得到一個包含n個樣本的mie散射激光雷達數據子集，稱為s；
36、(2)重復此過程k次，生成k個mie散射激光雷達數據子集，分別表示為s1,s2,...,sk；
37、(3)sk表示第k個數據子集，k＝1,2,…,k，每個數據子集包含n個樣本數據，sk的形式為：
38、
39、其中，表示第k個數據子集中第j個樣本的輸入特征向量，表示第k個數據子集中第j個目標值，即氣溶膠消光系數；
40、步驟2.2：決策樹生成，具體為：
41、對每個mie散射激光雷達數據子集sk，k＝1,2,…,k，進行如下操作：
42、(1)特征與標簽提取：從子集sk中提取特征矩陣xk提取和標簽向量yk(氣溶膠消光系數)提取，為決策樹生成提供輸入數據，其中，xk包含mie散射激光雷達信號強度、氣壓、溫度、探測距離和探測時間等特征，yk表示對應的氣溶膠消光系數；即，在中，特征被提取到矩陣xk，被提取到yk；
43、(2)決策樹構建：將特征矩陣xk和標簽向量yk作為輸入，利用分類與回歸樹(classification?and?regression?trees,cart)算法生成決策樹tk；cart算法通過遞歸劃分子集sk，使用均方誤差(mean?square?erro本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.基于隨機森林的Mie散射激光雷達反演氣溶膠消光系數的方法，其特征在于，包含以下步驟：
2.根據權利要求1所述的基于隨機森林的Mie散射激光雷達反演氣溶膠消光系數的方法，其特征在于，步驟1具體為：
3.根據權利要求2所述的基于隨機森林的Mie散射激光雷達反演氣溶膠消光系數的方法，其特征在于，步驟1.1具體為：
4.根據權利要求3所述的基于隨機森林的Mie散射激光雷達反演氣溶膠消光系數的方法，其特征在于，步驟1.2具體為：
5.根據權利要求3所述的基于隨機森林的Mie散射激光雷達反演氣溶膠消光系數的方法，其特征在于，步驟2具體為：
6.根據權利要求5所述的基于隨機森林的Mie散射激光雷達反演氣溶膠消光系數的方法，其特征在于，步驟2.4具體為：
7.根據權利要求6所述的基于隨機森林的Mie散射激光雷達反演氣溶膠消光系數的方法，其特征在于，步驟3具體為：
8.根據權利要求7所述的基于隨機森林的Mie散射激光雷達反演氣溶膠消光系數的方法，其特征在于，步驟3.6中，停止條件如下：
【技術特征摘要】
1.基于隨機森林的mie散射激光雷達反演氣溶膠消光系數的方法，其特征在于，包含以下步驟：
2.根據權利要求1所述的基于隨機森林的mie散射激光雷達反演氣溶膠消光系數的方法，其特征在于，步驟1具體為：
3.根據權利要求2所述的基于隨機森林的mie散射激光雷達反演氣溶膠消光系數的方法，其特征在于，步驟1.1具體為：
4.根據權利要求3所述的基于隨機森林的mie散射激光雷達反演氣溶膠消光系數的方法，其特征在于，步驟1.2具體為：
5.根據...
還沒有人留言評論。發表了對其他瀏覽者有用的留言會獲得科技券。