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对于基于射频识别的LANDMARC室内定位算法而言,该系统采用"k近邻"算法,通过选取k个与待测标签相邻且符合特定条件的参考标签,最后根据这些标签的位置结合权值估算出待测标签的坐标信息.但是在实际的操作过程中,最近邻参考标签数的选取无指导原则,具有一定的盲目性.针对这一问题,通过选取与待定位参考点最近邻的参考节点作为未知点,通过搜索法获得最优的邻近标签数k,在随后的未知节点的定位过程中,选取k个邻近标签进行定位.经过多次实验,最终得出结论,使用改进后的LANDMARC算法的性能要优于原来经典的LANDMARC算法,精确度提升了10%左右,同时避免了k值选取的盲目性. 相似文献
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风能始源于大气的运动,具有很大的随机性和间歇性。风速预测是风电场风功率预测的基础,其准确性具有重要的意义。对于复杂地形条件下,风速的预报一直是各国研究的难点和重点。为了提高风电场短期风速预报的准确性,本研究采用多种边界层参数化方案来集成预报风速,将各单一边界层参数化方案预报的风速及相应的实测风速数据,应用随机森林算法建立集成预报模型,对风电场的短期风速进行集成预报研究。试验结果表明,采用集成预报风速方法,预报的风速误差相比于单一边界层参数化方案预报的风速误差明显减小,对研究区域的风速、风向等气象要素有着较好的模拟效果,能够有效提高风速预报的准确率。 相似文献
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利用多普勒天气雷达探测资料,结合常规气象观测资料和天气实况及灾情调查,对2018年8月14日台风“摩羯”(1814)和8月19日台风“温比亚”(1818)产生龙卷的环境物理量及龙卷风暴强度结构特征进行了分析,对诱发龙卷和未诱发龙卷的小尺度气旋性涡旋特征进行了对比。结果表明:两次台风减弱低压东北象限是龙卷发生的关键区,低层高湿,强的低层垂直风切变和大的相对风暴螺旋度是关键物理量;龙卷出现时都伴有ΔV>20.0 m·s-1的小尺度气旋性涡旋,且基本出现在2.0 km高度以下,但并不是所有这种低层小尺度气旋性涡旋都能诱发龙卷;以ΔV>20.0 m·s-1为阈值,龙卷识别具有较高的命中率,识别准确率为31.8%,空报率为67.4%,漏报率为6.7%;约35.7%的龙卷没有识别时间提前量,半数龙卷几乎没有预警时间提前量。 相似文献
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姚安地震序列与大姚地震序列震源参数的对比研究 总被引:6,自引:0,他引:6
2000年1月15日在云南省姚安县发生了MS6.5地震, 2003年7月21日和10月16日在云南省大姚县发生了MS6.2、 MS6.1地震。 这两个地震序列均发生在滇中块体, 震中位置相距42.5 km, 构造、 应力背景相似, 但序列类型不同, 时间间隔短。 为深入研究姚安地震和大姚地震序列的特征, 根据昆明区域数字台网记录的数字地震波资料, 利用遗传算法计算了2000年姚安地震和2003年大姚地震序列的震源参数。 研究结果表明, 姚安地震序列和大姚地震序列的地震矩和近震震级有很好的线性关系, 它们的地震矩M0均在1012~1014 N·m, 地震矩与震源半径之间呈线性关系。 应力降随震级变化不明显。 拐角频率和地震矩之间有明显的依赖关系, 用最小二乘法拟合拐角频率和地震矩的关系式, 利用此关系式可计算出给定地震矩的拐角频率估计值fa, 进而可分析实际计算的拐角频率与估计值之差(fc-fa)的时间变化曲线。 姚安地震序列和大姚地震序列实际计算的拐角频率与估计值之差(fc-fa)及应力降随时间的变化表现出了不同的特征: 姚安地震序列的应力降和拐角频率差值在4.3级和4.6级强余震前均有一个上升-下降过程, 反映余震区应力场有一个增高-下降过程; 大姚地震序列应力降和拐角频率差值在MS≥4.6强余震发生之前均会出现高值异常, 但在MS4.6~4.7地震之前出现的高值异常持续时间短, 在MS6.1地震前出现的高值异常持续较长。 文中结合两个地震的发震构造, 序列类型等特征进行了分析讨论。 相似文献
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平缓地区地形湿度指数的计算方法 总被引:8,自引:3,他引:5
地形湿度指数( topographic wetness index) 可定量模拟流域内土壤水分的干湿状况, 在流域 的土壤及分布式水文模型等研究中具有重要的意义。但现有的地形湿度指数计算方法在应用于 地形平缓地区时会得到明显不合理的结果, 即在河谷地区内, 地形湿度指数仅在狭窄的汇水线上 数值较高, 而在汇水线以外的位置则阶跃式地变为异常低的地形湿度指数值。本文针对此问题对 地形湿度指数的计算方法提出改进: 以多流向算法MFD- fg 计算汇水面积, 相应地以最大下坡计 算地形湿度指数, 再基于一个正态分布函数对河谷平原地区内的地形湿度指数进行插值处理。应 用结果表明, 所得地形湿度指数的空间分布不但能合理地反映平缓地区坡面上的水分分布状况, 并且在河谷地区内地形湿度指数值也都比较高, 其空间分布呈平滑过渡, 因而整个研究区域的水 分分布状况得到了比较合理的反映。 相似文献
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平面点集凸壳的一种快速算法 总被引:7,自引:1,他引:6
提出一种计算平面点集凸壳的快速算法———八方向极值快速凸壳算法。该算法首先对平面点集进行一次扫描,从而快速查找到东、南、西、北、东南、西南、东北、西北8个方向上的极值点,构造出一个更接近凸壳的初始凸壳,从而在后续的点集扫描中可以排除更多的内点,使该算法计算效率更高。该算法的空间复杂度为O(N);其时间复杂度虽然无法突破最坏情况下O(NlogN)的理论下限,但其期望时间复杂度已达到线性水平,并且可以容易地扩展到三维和高维空间。 相似文献