大气电场数据与雷电相关性的深度学习算法
来源：信号处理杂志 2017年第4期北京时间：
作者：郭橙, 毋立芳, 杜建苹, 包坤, 李庆申
摘要：雷电是一种对流天气现象，也是发生频繁的自然灾害之一，破坏力极大。由于雷暴的时间短、范围小，精准的雷暴预警在天气预报中较为困难。目前各种气象监测设备很多，但数据利用率较低，其中利用大气电场仪数据的变化来判断雷电是否发生的研究较少。因而，通过探索二者间的相关性，对于建立更有效的雷电预警模型是有意义的。而本文利用卷积神经网络分析并验证了大气电场变化和雷电的关系，模型的分类结果更直观地反映了二者存在相关性。
关键词：深度学习, 卷积神经网络, 雷电预测分类, 相关性分析, 大气电场仪
