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1.
2.
丁锋 《南京气象学院学报》2011,(3):193-226
系统辨识是研究建立系统数学模型的理论与方法.讨论系统辨识涉及的一些基本问题,包括辨识精度、辨识方法的提出,辨识输入信号的设计,参数可辨识性与系统可辨识性,开环可辨识性与闭环可辨识性,可辨识性与能控性和能观测性的关系,可辨识性与输入信号的关系,以及与辨识方法收敛性相关的激励信号与激励条件,辨识算法收敛分析的基本工具,典型辨识算法的收敛结论等. 相似文献
3.
利用2007—2009年热带降雨测量卫星(TRMM)微波成像仪(TMI)观测的亮温资料,建立一种西北太平洋热带气旋强度(Tropical Cyclone,TC)的估计模型,对2010年热带气旋进行独立估计试验,并对估计误差进行分析。结果表明:该模型对强度小于强台风TC的拟合效果较好,均方根误差约为5 m/s,平均绝对误差约为4 m/s;对强台风和超强台风TC的拟合误差较大,均方根误差分别为9.65和6.60 m/s,平均绝对误差分别为7.76和5.49 m/s;对强台风及以上强度的TC,模型的拟合误差在日(夜)间减小(增大),误差最小(大)值为6.00 m/s(11.96 m/s),说明估计值在日(夜)间偏大(小)。 相似文献
4.
5.
利用1981—2012年4—10月青岛市7个观测站逐时降水量资料和同期NCEP再分析资料,统计分析青岛市短时强降水的时空分布特征,建立青岛市短时强降水天气概念模型。结果表明:青岛市年短时强降水日数无明显变化趋势;4—10月均有短时强降水出现,7—8月是多发月份;短时强降水的日变化有2个多发时段,主峰在下午到傍晚时段,次峰在凌晨时段;即墨、平度、黄岛为青岛市短时强降水的多发区域,其中黄岛为连续性短时强降水出现最多的区域;青岛市产生短时强降水的天气系统可分为六种类型,西风槽型、横槽型、冷涡型、热带低值系统型、西北气流型、切变线型,其中西风槽型出现次数最多。 相似文献
6.
利用中国大陆构造环境监测网络及全球GPS服务系统提供的中国及其周边地区的246个GPS接收台站的TEC观测资料,观测研究了2011年5月28日一次中等强度磁暴期间中国地区出现的大尺度电离层行进式扰动(LSTID),并给出了中国地区的二维TEC扰动图像.结果表明:在磁暴恢复相期间,我们一共监测到两个LSTID事件,一个发生在午夜前的中国西南地区,另一个发生在午夜后的东北地区.TEC二维成像结果清晰地显示了两次LSTID在中国地区的连续传播过程,西南地区午夜前的LSTID由低纬向中纬沿北偏东的方向传播,其持续时间约为60min,水平传播距离约1200km,等相面的宽度最大约500km;东北地区午夜后的LSTID由中纬向低纬沿南偏西的方向传播,其持续时间约为70min,水平传播距离约1200km,等相面的宽度最大可达1400km.对TEC扰动进行互谱分析得到两次LSTID的传播参量,发现午夜前的LSTID的水平传播相速度和相对扰动振幅的平均衰减率都比午夜后的LSTID的要大,这可能是由午夜前西南地区较高的背景垂直TEC0及背景大气温度引起的.研究还表明,午夜后的LSTID是由北极区活动激发的大气声重波产生的,通过对高纬地区水平地磁分量H的分析,可以估计出其激发源应位于140°E以东,42°N以北的1400~2600km范围之内;而对于午夜前的LSTID,则可能是由赤道电集流引起的焦耳加热激发的大气声重波产生的. 相似文献
7.
辅助模型辨识思想、多新息辨识理论、耦合辨识概念是研究复杂多变量系统辨识的新理念和原理.将它们结合起来研究类多变量输出误差系统的辨识问题,提出了多元辅助模型辨识方法、多元辅助模型多新息辨识方法、变递推间隔多元辅助模型多新息辨识方法.为减小算法的计算量和提高参数估计精度,将系统模型分解为一些子辨识模型,应用辅助模型辨识思想、多新息辨识理论、耦合辨识概念,研究和推导了部分耦合辅助模型辨识方法、部分耦合辅助模型多新息辨识方法.讨论了几个典型辨识算法的计算量,给出了参数估计的计算步骤和计算流程图. 相似文献
8.
中国大陆构造环境监测网络(简称陆态网络)是以全球卫星导航定位系统(GNSS)为主,辅以多种空间观测技术,实时动态监测大陆构造环境变化,探求其对资源、环境和灾害的影响的地球科学综合观测网络.基于陆态网络约200个基准站的GPS观测数据,本文探讨了其在电离层空间天气监测与研究方面的应用.包括磁暴期间电离层暴扰动形态,大尺度电离层行进式扰动,太阳耀斑引起的电离层骚扰和低纬电离层不规则体结构等.研究结果表明:陆态网络布局合理,观测数据质量良好,完全可用于中国及周边地区电离层空间天气监测与研究,为进一步开展我国电离层空间天气预警和预报奠定了观测基础. 相似文献
9.
10.
基于气象历史观测资料,将长短期记忆网络LSTM方法和Transformer模型结合提出了混合短期风速多步预测模型BLSTM TRA。以山东半岛南部沿海6个台站为研究区域,通过气象台站观测数据构建数据集。经与2018年ECMWF模式6 h预报结果对比分析,得出如下结论:构建的BLSTM TRA多步预测模型可大幅度降低风速误差,BLSTM TRA的1 h单步预测结果和ECMWF预报模式结果对比,其RMSE平均降低了58.9%,MAE平均降低了63.2%;风速误差和大风统计过程分析发现,BLSTM TRA模型具有一定的抗干扰能力,可以抓住短时大风等敏感信息,对于大风预报结果明显优于ECWMF模式和传统LSTM模型。 相似文献