Abstract-Väder radar används för att mäta den elektromagnetiska strålning hackscattered av moln regndroppar. Moln som baksmällar mer elektromagnetisk strålning består av större regndroppar och ger därför mer regn. Tanken är att förutsäga nederbördshastigheten genom att använda väderradar istället för regngauges som mäter nederbörd på marken. I ett experiment under två dagar i juni och augusti 1997 över Alperna Italien-Schweiz samlades data från en väderradar och omgivande regngauges samtidigt. Den neurala SOM och den statistiska K" klassificeraren implementerades för klassificering uppgiften med hjälp av radardata som ingång och regn-gauge mätningar som utgång. Nederbörden på marken förutspåddes utifrån radarreflektionerna med en genomsnittlig felfrekvens på 23 %. Resultaten i detta arbete visar att det är möjligt att förutsäga nederbördshastigheten baserat på väderradarmätningar.
Christodoulou et al., REF tränade självorganiserande karta (som) och K-Nearest Neighbor (KNN) maskininlärning klassificerare med hjälp av radardata som ingångar och regnmätare data som utgångar för att förutsäga nederbördshastigheten i Italien.
Prediction of rainfall rate based on weather radar measurements
{'venue': '2004 IEEE International Joint Conference on Neural Networks (IEEE Cat. No.04CH37541)', 'journal': '2004 IEEE International Joint Conference on Neural Networks (IEEE Cat. No.04CH37541)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}