一个基于打靶法的大气污染源反演自适应算法

污染源反演对大气污染预报及控制有重要意义。目前普遍采用的源反演统计方法存在对观测误差、源清单先验估计误差敏感等弱点。基于打靶法思想的各种算法以其精度高、程序简单、实用性强的特点被广泛应用于系统控制领域。本文提出的基于打靶法思想的大气污染源反演自适应算法在精度高、算法简明的基础上弥补了统计方法的不足:能处理源清单中的大误差、初值大误差、观测值在个别时间点的大误差;无需先验分布假设及误差估计。本文还以简单模型的理想试验为例,展示了该自适应算法的计算效果。     

典型非球形冰晶粒子的凝华增长数值模拟试验

在凝华增长过程中,冰晶的形状随着温度和湿度的改变而改变,准确模拟冰晶粒子的演变对于提高云模式的模拟能力起着非常重要的作用。在现有的云模式中,冰晶形状通常假设为球形,而在实际大气中,冰晶形状十分复杂。本研究中,我们根据冰晶凝华增长理论模型建立了一个单个冰晶粒子增长模型,模拟了温度分别为-1℃~-30℃时,单个典型非球形冰晶粒子的凝华增长过程。与风洞观测数据相对比,该模型能够抓住单个冰晶粒子的轴长,质量以及纵横比随温度和湿度的变化过程。我们进一步将该理论增长模型应用到群粒子的凝华增长过程的模拟。我们釆用欧拉二维正定平流输送法(MPDATA)模拟了典型非球形冰晶群粒子的凝华增长,并对比分析了在不同纵横比分辨率下的模拟效果以及温度变化对冰晶形状的影响,结果表明运用该数值方法可以合理地模拟出群粒子在凝华增长过程中纵横比的演变。与目前采用的拉格朗日-欧拉混合平流算法比较,该算法能够耦合到欧拉动力框架下的分档云模式中去,这对我们研究冰晶粒子形状对云微物理过程和动力过程的影响,以及它们对冰粒子凝华增长的反馈作用具有非常重要的科学意义。     

稀疏反演求解基追踪降噪问题的地震谱分解方法

谱分解描述为一线性反演问题,由于该问题欠定性,需使用稀疏反演算法,然后将该问题转化为基追踪降噪问题(BPDN),引入谱投影梯度(SPGL1)稀疏反演算法提高反演谱分解(ISD)分辨率,并进一步研究其潜在优势。结果表明:基于基追踪降噪问题的反演谱分解方法 (ISD-BPDN)在烃类检测中有更高的时频分辨率,分层更准确,精细地指示了烃类的存在。     

基于非线性最小二乘法的石英水平摆倾斜仪格值标定

采用非线性最小二乘法对石英水平摆倾斜仪格值标定的秒采样数据进行拟合。通过Levenberg-Marquardt算法实现迭代计算过程,准确求解光记录位移信号参数并计算标定格值。仿真和台站标定实验结果表明,采用非线性最小二乘法计算倾斜仪秒采样数据的标定格值与倾斜仪校准格值的一致性较好。     

基于路网惯导载体路径匹配的ICCP算法改进

惯性导航作为一种独立、便捷、稳定的导航方式,在众多对导航定位有特殊要求的领域正发挥着难以替代的作用。但惯性导航的误差会随时间逐渐积累,以至于出现较大偏差,直接影响了导航定位效果,因而在实际应用中是否能准确快速实时修正定位误差至关重要。针对目前普遍使用的轨迹匹配方法 ICCP算法,在数字化路网中惯导机动载体的路径匹配基础上对该算法的几个主要环节进行了改进。最后对照实验进行验证,实验表明,改进后算法的效率和精度有了显著提高。     

基于混合算法的单配送中心路径优化方法

遗传算法具有较好的全局收敛性,蚁群算法具有较好的正反馈性,结合二者的优点,对混合算法进行了研究。定义了自适应交叉率和变异率,用遗传算法得到的一组最优解初始化蚁群算法初始状态下信息素的浓度,结合2-opt算法对结果进行优化,得到最优的物流车辆配送方案。实验验证了将混合算法运用于单配送中心车辆路径问题的有效性。     

基于GPU的全波形并行LM分解算法

波形分解是机载激光雷达全波形数据处理的重要基础工作,通过求解波形函数模型的参数,将波形数据利用具体的函数模型拟合出来,实现对全波形及其中各个子波形函数表达。LM(Levenberg-Marquardt)算法及其改进的算法是波形分解中对参数进行拟合求解的常用方法。针对LM算法在参数拟合计算的过程中存在大量迭代和矩阵运算,提出了基于线程块组和线程两级并行粒度的并行计算方案。将串行多次循环迭代求解参数改为单次并行计算取最佳值实现对参数的选择,将矩阵运算进行线程块的协同并行计算,实现了LM算法在通用计算图形处理器上的并行计算。实验证明,在规定阈值条件下,并行LM降低了算法的迭代次数,提高了波形分解LM算法的计算效率,为提高波形分解的处理效率提供了研究思路。     

基于ELM的风电场短期风速订正技术研究

风速预测是风电场风功率预测的基础,其准确度严重影响着风电场的运行效率。为了提高短期风速预测的准确性,本研究采用了WRF中尺度数值模式,对我国东部沿海某风电场的风速进行预报。在此基础上,利用极限学习机算法(ELM)对WRF模式预报的风速进一步订正。实验结果表明,WRF模式对风速、风向等气象要素有着较好的回报效果,利用ELM算法对WRF模式预报风速进行订正后,预报风速的误差进一步减小,相对均方根误差和相对平均绝对误差降低了20%～30%。与其他的智能算法(BP神经网络、SVM算法)对比分析后得出,ELM算法对WRF模式预报风速具有较好的订正效果,能够有效提高风速预报准确率。     

带权网络的个性化PageRank计算

PageRank是衡量网络节点重要性的指标之一,个性化PageRank是普通PageRank的推广形式.目前关于(个性化)PageRank的研究主要集中在无权网络,而关于带权网络的研究结果较少.有鉴于此,基于矩阵变换和蒙特卡罗方法,分别给出了在静态和动态带权网络中个性化PageRank计算方法,并从理论上分析了算法的性能.实验结果显示,两种算法都优于传统的幂迭代算法.     

Mapping urban growth of the capital city of Honduras from Landsat data using the impervious surface fraction algorithm

This study developed an impervious surface fraction algorithm (ISFA) for automatic mapping of urban areas from Landsat data. We processed the data for 2001 and 2014 to trace the urbanization of Tegucigalpa, the capital city of Honduras, using a four-step procedure: (1) data pre-processing to perform image reflectance normalization, (2) quantification of impervious surface area (ISA) using ISFA, (3) accuracy assessment of mapping results and (4) change analysis of urban growth. The mapping results compared with the ground reference data confirmed the validity of ISFA for automatic delineation of ISA in the study region. The overall accuracy and Kappa coefficient achieved for 2001 were 92.8% and 0.86, while the values for 2014 were 91.8% and 0.84, respectively. The results of change detection between the classification maps indicated that ISA increased approximately 1956.7 ha from 2001 to 2014, mainly attributing to the increase of the city’s population.