基于PSR-WSVM模型的边坡位移预测

为建立高精度的边坡位移预测模型，采用相空间重构（PSR）将边坡位移时间序列数据转换为多维数据，同时构造小波核函数改进的支持向量机模型，建立PSR-WSVM模型并应用于边坡位移预测。将PSR-WSVM模型预测结果与传统支持向量机（SVM）模型、小波支持向量机（WSVM）模型和基于相空间重构的支持向量机（PSR-SVM）模型预测结果进行对比，通过平均绝对误差（MAE）、平均绝对误差百分比（MAPE）和均方根误差（RMSE）3个精度评价指标验证PSR-WSVM模型的可行性。工程实例结果表明，PSR-WSVM模型预测结果的3个精度评价指标都优于另外3种模型，边坡位移预测的精度明显提升。     

毛乌素沙区1961-2016年降水特征

基于毛乌素沙区10个气象站1961-2016年观测资料，应用Mann-Kendall方法和t检验法对各气象站年降水量进行了突变检验，借助小波分析讨论了各气象站年降水量的周期特征，根据降水量等值线划分结果对整个研究区分区分析了年、季、月和日尺度上的降水变化特征，并在两个时段上分析了季节性降水的差异。结果表明：毛乌素沙区年降水量空间特征差异明显，东部亚区呈上升趋势，中西部亚区呈下降趋势，但变化趋势不显著且无突变发生；降水年内分配不均，干湿季分明，降水集中在5-9月，夏秋季降水占全年降水比重大，季、月和日尺度降水量存在梯度递减变化；年降水量的年际变化过程存在多重时间尺度的自相似结构；近26年的冬春季降水增加显著，但降水波动幅度小于前30年。     

一种从经纬度网格资料获得正方形网格资料的插值方案

本文提出了一种把经纬度网格点上的气象要素值转化到正方形网格点上的多项式插值方案。对插值方案作了稳定性讨论和定量及定性分析。结果表明,这种插值方案方便可行,而且有广泛适用性。     

小波分析理论在GPS技术中的应用

在GPS数据处理中 ,存在着误差影响、影响波的干扰、周跳和数据量大等问题。误差影响和影响波的干扰实质是在接收卫星信号时受到其它因素的影响 ;周跳是由于卫星信号的失锁而造成信号的不连续 ;数据量大是因为GPS观测需要采样间隔小又连续观测所致。由于小波理论具有时频分析、波形分解、特征提取和快速小波变换等特性 ,应用小波变换和波形分解可以解决误差影响和影响波的干扰的问题 ;应用特征提取可以解决周跳检测问题 ;应用快速小波变换可进行数据压缩     

Wavelet Analysis of Space Solar Telescope Images

The scientific satellite SST (Space Solar Telescope) is an important research project strongly supported by the Chinese Academy of Sciences. Every day, SST acquires 50 GB of data (after processing) but only 10GB can be transmitted to the ground because of limited time of satellite passage and limited channel volume. Therefore, the data must be compressed before transmission. Wavelets analysis is a new technique developed over the last 10 years, with great potential of application. We start with a brief introduction to the essential principles of wavelet analysis, and then describe the main idea of embedded zerotree wavelet coding, used for compressing the SST images. The results show that this coding is adequate for the job.     

小波分析理论在GPS技术中的应用

在GPS数据处理中，存在着误差影响、影响波的干扰、周跳和数据量大等问题。误差影响和影响波的干扰实质是在接收卫星信号时受到其它因素的影响；周跳是由于卫星信号的失锁而造成信号的不连续；数据量大是因为GPS观测需要采样间隔小又连续观测所致。由于小波理论具有时频分析、波形分解、特征提取和快速小波变换等特性，应用小波变换和波形分解可以解决误差影响和影响波的干扰的问题；应用特征提取可以解决周跳检测问题；应用快速小波变换可进行数据压缩。     

海量多波段星表数据的交叉证认的实现

许多天文学家需要星表来选源、证认和研究。目前国外有一些大的数据中心提供了星表查询、多源查询(即小样本交叉证认)、可视化等功能。但是随着大数据量及全波段天文时代的到来,这些服务已经越来越不能满足天文学家的需求。在详细分析了国外数据中心的服务后,提出了新的问题,并给出一套解决方案。着重讨论了任意两个星表的交叉证认和大数据量星表的交叉证认的实现,以及交叉证认结果的分类和参数的自由选择等方面的课题。