基于Kolmogorov数据挖掘技术和SVM模型的FY-2G卫星冰雹识别方法

本发明涉及气象数据分析技术领域，具体涉及了一种基于Kolmogorov数据挖掘技术和SVM模型的FY‑2G卫星冰雹识别方法。包括以下步骤：S1、收集FY‑2G卫星的7项反演产品数据，并对降雹点数据以及未降雹点数据进行标注；S2、通过Kolmgorov过滤器，对每个反演变量计算其与响应变量的Kolmogorov系数，根据变量相关性筛选与响应变量显著相关的变量；S3、基于Radial Basis Function函数、Linear核函数、Sigmoid函数分别建立RBF‑SVM模型、L‑SVM模型以及S‑SVM模型，使用7个变量输入模型进行模型训练，并采用7‑Fold交叉验证评估性能；S4、使用筛选后的变量重构优化模型，建立RBFK‑SVM模型、LK‑SVM、SK‑SVM，并对比优化前后在未降雹点、降雹点以及总样本上的准确率变化。能够更加精准识别冰雹天气。