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利用混沌粒子群算法确定河流水质模型参数 总被引:1,自引:0,他引:1
将混沌寻优思想引入到粒子群优化算法中,提出了混沌粒子群算法,这种方法利用混沌运动的随机性、遍历性和规律性等特性对当前粒子群体中的粒子进行混沌寻优.通过这种处理使得粒子群体的进化速度加快,从而改善了粒子群优化算法摆脱局部极值点的能力,提高了算法的收敛速度和精度.并将混沌粒子群算法应用于求解分析瞬时投放示踪剂情况下的一维河流水团示踪试验数据以及确定河流水质参数的函数优化问题,结果表明,混沌粒子群算法的收敛性能明显优于粒子群优化算法. 相似文献
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LIU Yong-qiang Ali MAMTIMIN HUO Wen YANG Xing-hua LIU Xin-chun MENG Xian-yong HE Qing 《山地科学学报》2014,(6):1543-1551
An accurate accounting of land surface emissivity(ε) is important both for the retrieval of surface temperatures and the calculation of the longwave surface energy budgets.Since ε is one of the important parameterizations in land surface models(LSMs),accurate accounting also improves the accuracy of surface temperatures and sensible heat fluxes simulated by LSMs.In order to obtain an accurate emissivity,this paper focuses on estimating ε from data collected in the hinterland of Taklimakan Desert by two different methods.In the first method,ε was derived from the surface broadband emissivity in the 8–14 μm thermal infrared atmospheric window,which was determined from spectral radiances observed by field measurements using a portable Fourier transform infrared spectrometer,the mean ε being 0.9051.The second method compared the observed and calculated heat fluxes under nearneutral atmospheric stability and estimated ε indirectly by minimizing the root-mean-square difference between them.The result of the second method found a mean value of 0.9042,which is consistent with the result by the first method.Although the two methods recover ε from different field experiments and data,the difference of meanvalues is 0.0009.The first method is superior to the indirect method,and is also more convenient. 相似文献
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祁连-秦岭造山带交接部位25亿年碎屑锆石的发现及其地质意义 总被引:4,自引:1,他引:4
对来自祁连与秦岭造山带交接部位秦安地区葫芦河流域的“葫芦河群”浅变质砂岩中大量碎屑锆石的LA-ICP-MS U-Pb测年结果发现,其中含有年龄为2 302~2 578 Ma的锆石颗粒。这些锆石年龄均十分谐和,且阴极发光图象上显示具有典型岩浆型振荡环带结构和岩浆成因锆石的w(Th)/w(U)为0.11~1.42,表明这些锆石为新太古代末期构造岩浆作用的产物。这些锆石是该区域迄今发现的最古老的锆石,表明祁连与秦岭造山带交接部位可能存在比陇山岩群和秦岭岩群更古老的陆壳。 相似文献
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949.
研究基于RNN、LSTM、GRU深度学习模型,针对NOAA浮标数据集中的44013、44014、44017浮标的数据,通过斯皮尔曼相关性分析提高模型预测效果。实验结果表明,在进行相关性分析后,S-RNN、S-LSTM、 S-GRU的预测效果均比原始RNN、LSTM、GRU模型预测效果好。此外,提出一种基于LSTM的LSTM-Attention 波高预测模型,并进行相关实验,量化LSTM-Attention模型的预测效果,实验结果表明LSTM-Attention模型有更好的预测效果。为评估模型的泛化能力,研究还提出了一种采用邻近浮标数据进行学习,预测浮标缺失数据的方 法。实验结果表明,该方法的预测精度可以达到97.93%。本研究为海浪预测提供了新的方法和思路,也为未来深 度学习模型在海浪预测中的应用提供了参考。 相似文献
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