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111.
基于小波分解和最小二乘支持向量机的西太平洋副高预测模型 总被引:2,自引:1,他引:1
用小波分解(WT)和最小二乘支持向量机(LS-SVM)相结合的方法,建立西太平洋副热带高压面积指数的预报模型。该方法首先将西太平洋副热带面积指数(SI)分解为相对简单的带通分量信号,利用LS-SVM建立各分量信号的独立预报模型,然后对预报结果进行集成。为了评估和比较该方法的预报效果和技术优势,最后比较了在同等条件下WT~LS-SVM模型和神经网络、线性回归模型的独立检验预报效果。试验结果表明,该方法具有泛化能力强、预报精度高、训练速度快、稳定性好、便于建模等优点,具有良好的应用前景。 相似文献
112.
113.
生物危害应急响应是生物安全保障的重要组成部分,需要紧密围绕应急响应预案来组织实施.针对目前的应急响应预案知识组织研究尚不完善,现有的数据模型不能满足生物危害态势时空分析需要的问题,在ABC本体模型的基础上构建了生物危害应急响应地理本体模型(biohazard emergency response geo-ontolog... 相似文献
114.
利津洼陷沙四上亚段滩坝沉积特征及控制因素分析 总被引:3,自引:0,他引:3
通过岩心观察、测井和地震资料分析,运用沉积学、层序地层学理论,将利津洼陷沙四上亚段分为1个层序3个体系域(LST、TST、HST),并细分为7个准层序组。研究了滩坝砂岩的沉积特征和在准层序组内的平面展布,以准层序组1、2滨浅湖滩坝最发育,准层序组3、4风暴滩坝最发育,准层序组6、7砂质滩坝发育差但发育碳酸盐滩坝。对滩坝控制因素进行了探讨,首次提出了“气(气候)-源(物源)-盆(盆地)”系统控滩坝的分析思路,是对传统“源控论”的完善与补充,可更合理解释滩坝的成因和分布,增加预测性。 相似文献
115.
116.
117.
古汉山井田地下水同位素组成特征研究 总被引:1,自引:0,他引:1
根据古汉山井田地下水中~3H、D、~(18)O和~(13)C等资料,建立了该井田鉴别主要含水层地下水的同位素标志,并对冲积层水、奥陶纪石灰岩水和煤系薄层石灰岩水之间的关系,以及矿井充水条件,做出了判断,为今后矿井基建、采矿中判别突水来源,提供了依据。 相似文献
118.
119.
2014年冬季对西太平洋雅浦区Y3海山及其邻近大洋海域不同粒径浮游植物叶绿素a浓度进行了现场观测,同时结合温度、盐度、营养盐数据,分析了Y3海山区总叶绿素a浓度分布情况,不同粒级浮游植物对总叶绿素a浓度的贡献率及其与环境因子的关系,并与热带西太平洋大洋区(DY断面)进行了比较。结果表明:Y3海山A、B断面与DY断面水体平均叶绿素a浓度相差不大,分别为0.057、0.054和0.051mg/m3,A、B和DY三个断面各水层(0、30、75、100、150和200m)叶绿素a浓度变化范围分别为0.009—0.205、0.005—0.236和0.007—0.229mg/m3。不同粒级浮游植物的叶绿素a占总叶绿素a的比例从大到小依次为微微型浮游植物、微型浮游植物和小型浮游植物,三者在各断面的比例分别为A断面:59.97%,25.39%,14.64%;B断面:50.87%,30.70%,18.43%;DY断面:55.87%,29.87%,14.26%。微微型浮游植物在整个调查区域为优势类群,在A、B和DY三个断面的平均浓度分别为0.025、0.026和0.029mg/m3。各站位均有次表层叶绿素a浓度最高值现象,其中Y3海山区西南部和东南部为叶绿素a浓度高值区。洋流、温度和营养盐均对叶绿素a浓度分布有一定的影响。本研究发现海山经典假说不适用于2014年冬季的Y3海山区。 相似文献
120.
A parallel neural network-based controller (PNNC) is presented for the motion control of underwater vehicles in this paper. It consists of a real-time part, a self-learning part and a desired-state programmer, and it is different from normal adaptive neural network controller in structure. Owing to the introduction of the self-learning part, on-line learning can be performed without sample data in several sample periods, resulting in high learning speed of the controller and good control performance. The desired-state programmer is utilized to obtain better learning samples of the neural network to keep the stability of the controller. The developed controller is applied to the 4-degree of freedom control of the AUV “IUV- IV” and is successful on the simulation platform. The control performance is also compared with that of neural network controller with different structures such as normal adaptive neural network and different learning methods. Current effects and surge velocity control are also included to demonstrate the controller' s performance. It is shown that the PNNC has a great possibility to solve the problems in the control system design of underwater vehicles. 相似文献