基于投影寻踪原理的动态聚类模型及其在气候区划中的应用

以投影寻踪原理为基础, 结合动态聚类方法, 建立了基于投影寻踪原理的动态聚类模型, 并首次将其应用于气候区划分析中。首先, 利用线性投影技术将多因素聚类问题转换为投影特征值的线性聚类问题; 其次, 利用动态聚类方法完成投影特征值序列的聚类分析; 最后, 通过气候区划实例验证了基于投影寻踪原理的动态聚类模型的可行性与有效性。     

支持向量机在AMSU-A临边调整中的应用

采用支持向量机(SVM,Support Vector Machine)方法,对AMSU-A进行了临边调整试验。利用全球廓线数据集和快速辐射传输模式计算的理想亮温资料,以及AMSU-A全球实际亮温资料的分析表明,临边效应增大了窗区通道边缘视场的亮温,减小了5～14通道边缘视场亮温。临边效应对于各通道影响明显,且随着视角的增大而增大。通过理想试验分析表明,与多元线性回归方法相比,支持向量机方法对于窗区通道调整效果改进较多,对于通道5～14,同样优于多元线性回归方法。除窗区通道1、2、15边缘少数视场外,各视场调整均方根(RMS,Root Mean Square)误差在AMSU-A仪器噪声范围之内。对实际资料的试验表明,支持向量机方法调整效果同样优于多元线性回归方法。     

基于串口通信的PTB220气压传感器误差自动调整系统设计

为进一步提升自动气象站计量检定工作的自动化水平,简化气压传感器示值超差调整工作,通过对PTB220气压传感器工作原理的分析与研究,利用省级气象计量检定业务系统(3MS)的部分硬件,采用串口通信自动应答技术,在原有3MS系统自动化检定的基础上实现了PTB220气压传感器数字量及模拟量示值超差的自动调整。文中详细阐述了数字量及模拟量调整的原理及操作流程,给出了串口通信参数配置及自动调整软件部分代码示例,并通过实际业务验证了系统设计思路的可行性。     

一类奇异半线性椭圆型方程Dirichlet问题

应用奇异非线性Dirichlet问题的上下解方法以及极大值原理,得到了一类奇异半线性Dirichlet问题正古典解的存在性,最后进一步给出解的正则性。     

导出多元线性回归方程组的简易方法

众所周知,多元线性回归方程组可用最小二乘法的原理导出,但推导的过程颇为复杂,不易随时运用。而且多元线性回归方程组的书写比较复杂,不易心记。这里介绍一种简易的导出方法,简述如下:     

机器学习的原理及其在气候预测中的潜在应用

经历了两次“人工智能寒冬”之后,机器学习于近十年再次进入大众视野,且有腾飞发展之势,已在图像识别和语音识别系统等实际应用方面取得了巨大成功。从已知数据集中总结关键信息和主要特征,从而对新数据做出准确的识别和预测,分别是机器学习的主要任务和主要目标之一。从这个角度看,将机器学习整合到气候预测的思路切实可行。本文,首先以线性拟合参数(即斜率和截距)调整为例,介绍了机器学习通过梯度下降算法优化参数并最终得到线性拟合函数的过程。其次,本文介绍了神经网络的构建思路以及如何应用神经网络拟合非线性函数的过程。最后,阐述了深度学习之卷积神经网络的框架原理,并将卷积神经网络应用到东亚冬季逐月气温的回报试验,并与气候动力模式的回报结果相比较。本文将有助于理解机器学习的基本原理,为机器学习应用于气候预测提供一定的参考思路。     

PTB220气压传感器模拟量调整方法

通过对PTB220气压传感器工作原理的分析与研究,利用超级终端技术、Keithley 2000数字多用表、线性方程,实现了超差气压传感器模拟量的调整,并解决了数字量调整影响模拟量输出的问题。从而避免了自动站采集器通道误差影响校准精度,保证自动站气压观测数据的准确性,进一步完善了超差气压传感器调整方法。     

713雷达同步系统的一种简便调整方法

本文根据同步原理,提出了对713雷达同步系统进行简便调整的方法,在实际应用中效果较好。     

系统辨识(7)：递阶辨识原理与方法

递阶辨识是系统辨识的一个重要分支.递阶辨识原理是在大系统递阶控制的"分解-协调原理"基础上发展起来的,它不仅能够解决参数数目多、维数高、大规模系统辨识算法计算量大的问题,而且能够解决结构复杂的双线性参数系统、多线性参数系统以及非线性系统的辨识问题.首先介绍递阶辨识原理和线性方程组Ax=b的著名雅可比迭代和高斯-赛德尔迭代,给出了线性方程组的迭代方法族;其次将雅可比迭代思想和递阶辨识原理用于研究一般矩阵方程和耦合矩阵方程的递阶梯度迭代求解方法和递阶最小二乘迭代求解方法;再次介绍了方程误差模型的两阶段最小二乘辨识方法(一个简单的递阶辨识方法)和线性回归模型的递阶最小二乘辨识方法;最后研究了类多变量CARMA系统的递阶辨识方法.     

遗忘因子自适应最小二乘算法及其在气温预报中的应用

海量数据的利用是建立自适应预报模型的基础,但随着数据的不断增加,新引入数据的作用会逐渐降低,有可能导致预报模型失效。为克服因数据量增加引起的所谓"数据饱和"现象对天气预报效果的影响,本文给出了考虑遗忘因子的线性自适应最小二乘建模算法的原理和方法,并利用该算法进行了最高气温和最低气温预报试验。结果表明,考虑遗忘因子的线性自适应建模算法优于传统的线性自适应建模算法,加入遗忘因子可以避免产生"数据饱和"现象,适当地选择遗忘因子有助于提高模型的预报准确率。     

自研透射式能见度测量系统性能分析

从系统测量原理、组成结构、计算过程及测量效果等方面介绍了一种自行研制的透射式能见度测量系统。该系统使用白色LED光源,实现发散角为1mrad的平行光路;利用积分球进行分光监控以补偿光能量变化;使用非球面镜实现全光斑接收。系统与积分浊度计在2～10km量程内能见度测试误差小于10%。从透射式能见度测量原理与计算过程,分析了影响系统测量性能的因素。结果显示定标准确性、测量线性度与系统稳定性是影响系统测量性能的主要因素,同时给出了该系统的定标准确性、测量线性度与系统稳定性的评估方法及评估数据,验证了该系统的测量性能。     

广西气温的气候变化分析

根据相关原理,采用插补方法,对广西的南宁,柳州沙塘,桂林3站1936年以来的气温序列进行了插补,然后利用多元线性回归议程将3站气温资料延长至1884年,并对广西近百年气温的气候变化特点进行了分析。     

线性热力学对大气系统的应用(I)大气系统的线性唯象关系和热力学性质(英文)

从一般的热力学原理或其它自然原理对唯象关系所强加的限制,能够演绎出大气系统的一系列热力学性质。利用非平衡态线性热力学导出了湍流K闭合理论中湍流交换系数同唯象系数的关系,从理论上证明大气系统热量湍流输送同水汽之间存在交叉耦合,还导出了湍流强度同速度和位温梯度的关系,从而证明速度和位温空间分布的非均匀性是湍流之源。并证明湍流强度定理,不可压缩气体和各向同性湍流大气中,湍流强度正比于速度与位温梯度的标积。进而证明大气涡旋定理,位温的切变将导致涡旋运动或各种环流运动,速度涡度等于速度同位温相对梯度的矢积。展现了线性热力学在大气系统的应用前景。     

广西气温的气候变化分析

根据相关原理,采用插补方法,对广西的南宁、柳州沙塘、桂林3站1936年以来的气温序列进行了插补,然后利用多元线性回归方程将3站气温资料延长至1884年,并对广西近百年气温的气候变化特点进行了分析.     

非纬向基流的非线性斜压不稳定

本文从含Ekman摩擦的非线性两层斜压模式出发,应用Serrin-Joseph的能量方法,按变分原理,分别用扰动总能量、总位涡拟能和两者的线性组合导得了非纬向基流的非线性斜压稳定性判据。并和线性判据作了比较。     

主分量分析在热带气旋强度客观预报中的试用

为了解主分量因子分析在热带气旋强度客观预报中的应用效能,在NCEP再分析资料、T106L19模式产品和热带气旋历史观测资料基础上,采用主分量因子分析技术,结合多元线性回归和BP型人工神经网络,开展了西北太平洋热带气旋的强度客观预报技术研究试验。试验包含完全预报法原理下的预报因子有无主分量分析、线性与非线性预报方法建模等方面的比较。结果表明,预报因子的主分量分析通过降低线性回归和BP人工神经网络模型的维数,提高因子间独立性,可减小模型强度预报平均绝对误差,提高模型实际预报能力。     

具有Markov切换随机神经网络混合时滞依赖的自适应同步

运用Lyapunov函数方法,基于泛函微分方程的不变原理、随机分析理论以及自适应反馈控制技术,给出了具有Markov切换的随机神经网络混合时滞依赖的自适应同步的充分性判据,它与线性矩阵不等式方法相比更容易验证.最后,通过一个数值模拟例子验证了理论结果的正确性及有效性.     

CAWS600型自动站的结构原理和安装使用维护中要注意的几个问题

根据CAWS600型自动站基本原理，结合本人在安装使用过程中碰到的问题，系统地介绍了自动站设备的结构原理和安装调整的具体方法。     

利用气象节能技术减少污染物的排放

分析气象与燃煤量的关系,引进节能温度,利用一元线性回归原理建立日燃煤量与节能温度方程,形成一套实用性很强的节能软件系统。同时分析燃煤与污染物的排放量之间的关系,气象节能技术的应用,既节省了能源,也减少燃煤污染物的排放量。     

软磁盘驱动器的调整

通过对软盘驱动器工作原理的分析,提出在没有专用维修调试设备的情况下,如何利用C语言实现对软盘驱动器的调整。