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1.
测站气压和温度的准确获取对GPS水汽反演的精度至关重要,但是我国各地在建立GPS连续运行观测站时的发展状态差别较大,有相当部分的GPS气象站网并未配备气压和温度传感器,无法有效准确采集测站气压及温度相关数据,对实时获取测站上方水汽有较大影响.本文基于一种增加高度改正的反距离加权法,和分布在全国的全球卫星导航系统(GNSS)气象站网数据,对该方法进行了实验验证.实验结果表明,通过此方法得到的气压和温度参数精度满足水汽解算需要.同时将本文方法与全球气温和气压经验模型(GPT2)进行对比,证明了本文得到的温压参数精度要优于GPT2模型.   相似文献   
2.
付金宇  李颖 《海洋通报》2018,(2):235-240
为有效对港区大气污染进行治理、分析船舶尾气,本文详细介绍了一种基于高斯烟羽模型,通过MATLAB模拟仿真模型,其包括实验仿真过程、技术原理及理论模型对船舶尾气扩散进行的研究。该模型是在传统的高斯烟羽模型的基础上,通过对实源像源进行加权选择输入参数;通过矢量合成确定了气体扩散的方向,利用合成后的"风速"进行计算仿真,有效模拟了船舶尾气在港区或者海洋环境中的气体扩散模型。其模型简单且可以有效模拟船舶尾气扩散。并且进一步对后续模型的精确优化进行分析。  相似文献   
3.
信息融合技术中,在各局部传感器的有色观测噪声为一阶AR模型的情况下,可以利用观测扩增方法消除有色噪声的影响,得到最优加权观测融合方程,从而实现状态的最优滤波解。对于有色观测噪声为MA或ARMA模型的情况,观测扩增方法不再适用。提出了基于有色观测噪声随机模型级数展开的方法,求解出各局部传感器有色观测噪声的方差,并利用该方差对加权观测融合滤波器进行了构造。通过计算实例证明,该方法不仅适用于观测噪声为AR模型,同时适用于噪声MA或ARMA模型。  相似文献   
4.
本文从Zernike多项式出发 ,推导了激光导引星自适应光学倾斜校正的非等晕性方差 ,以其方差 1rad2 为判据 ,导出了倾斜等晕角的表达式 ,得出了与Parenti和Sasiela推导的相同的结果  相似文献   
5.
通过将车流量的增大或减小转化为路长权重的变化。将交通流量的动态问题转化为静态问题,用解决最短路问题的Dijkstra方法,给出交通流量实时最优控制的可行性模型及其有效算法。  相似文献   
6.
车载伽玛能谱测量数据处理方法探讨   总被引:1,自引:1,他引:0  
放射性测量过程中,受仪器本身和外界环境的影响,需要对仪器性能进行检查.介绍了GR-660车载伽玛能谱测量系统,对仪器的稳定性和重复性进行了实验分析.介绍了噪声调整后奇异值分解方法和自适应神经网络模糊系统分析方法,通过处理航空标准模型实测数据来对两种方法进行了比较分析,应用变异系数方法对区域铀含量进行了分析.  相似文献   
7.
基于AGA的SVM需水预测模型研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
张灵  陈晓宏  刘丙军  王兆礼 《水文》2008,28(1):38-42,46
需水预测是一个由城市人口、工业水平、社会经济水平共同作用的多因素、多层次的复杂非线性系统.其结果将直接影响受区域水资源承载力约束的产业结构、布局形态等决策.作为一种集中参数预报方法,支持向量机方法具有对未来样本的较好的泛化性能,对于这类资料缺乏、系统结构尚欠清晰的问题可以取得较好的模拟和预测结果.基于此,本文将支持向量机方法引入需水预测领域,建立了需水预测支持向量机模型.同时,本文将加速遗传算法和支持向量机方法耦合起来,构造了支持向量机模型参数的自适应优化算法.模型在珠海市的应用实例表明:与简单遗传算法比较,AGA的模型参数寻优效率更高;与BP神经网络模型相比,SVM模型较好地解决了小样本、经验性等问题,并取得了较高的预测精度.  相似文献   
8.
加权核密度估计在洪水频率分析中的应用   总被引:1,自引:0,他引:1  
本文引进加权核密度估计方法,研究洪水频率的分析计算;运用统计试验方法,同目前广泛认同的参数估计方法中线性矩法相比,结果表明:线性矩法及加权核密度估计法推求出的设计值的无偏性相当,但加权核密度估计方法的有效性较线性矩法好.最后还与普通的非参数密度函数估计方法对比,结果表明加权核密度估计方法推求出的设计值的无偏性及有效性都较好;尤其是有效性精度较高.因此,加权核密度估计是一种有应用和研究价值的方法.  相似文献   
9.
提出用于十二相可控整流器的8098单片机控制系统的电路原理和软件策略。包括自适应控制算法和触发相序计算在内的多种操作全部用软件实现.与通常的方法相比,此系统的成本更低,动态性能和静态性能更好。  相似文献   
10.
加权分形分析和预测月平均海面水温   总被引:2,自引:1,他引:2  
付昱华 《海洋通报》1996,15(2):69-76
  相似文献   
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