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SMN-PIDDEF

Storm Tracking. Nowcasting Datos de Rayos Datos de Radar

Licencias

Estoy usando las siguientes librerías: PyART Scikit/Scikit Learn TensorFlow

Datos disponibles

Tengo datos de radar y rayos ubicados en una red de 240x240.

SVM

La idea es usar los datos de radar como etiqueta y los de rayos como características.

Radar

Las etiquetas se consiguen proponiendo un umbral, en este caso 35dBZ; las celdas con reflectividad superior se etiquetan como 1, y las de reflectividad inferior como 0.

Características

Armé una grilla donde cada celda tiene la cantidad de rayos que cayeron ahí durante ese volumen y la diferencia con el número de rayos del volumen siguiente. (GET Training Set)

Luego computo una red con los vecinos cercanos y calculo las mismas cosas. (SVM)

SVM

Usé la función SVC de scikitlearn. C=5.0 kernel=rbf

Primero se calculó la predicción para cada volumen. Se guardaron todos los support vectors.

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Storm Tracking. Nowcasting

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