基于深度强化学习的冰云体散射特性预测模型建立方法及预测方法

本发明公开了基于深度强化学习的冰云体散射特性预测模型建立方法及预测方法，属于微波遥感及探测领域，包括：建立根据冰云物理参数(频率、温度和冰云物理参数)预测冰云体散射特性参数的第一预测模型；在第一初始预测模型前增加N个网络层，得到用于根据压强、湿度和冰云物理参数预测冰云体散射特性参数的第二预测模型，并嵌入辐射传输模型，以模拟亮温；以第二预测模型的参数为环境状态，以模拟亮温与真实亮温间的误差最小化为目标，利用相应数据集驱动深度强化学习的迭代训练，以对第二预测模型的参数进行更新，训练结束后，输出辐射传输模型中的第二预测模型作为冰云体散射特性预测模型。本发明能够提高冰云体散射特性的预测精度。