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This article presents the application of a multivariate prediction technique for predicting universal time (UT1–UTC), length of day (LOD) and the axial component of atmospheric angular momentum (AAM χ 3). The multivariate predictions of LOD and UT1–UTC are generated by means of the combination of (1) least-squares (LS) extrapolation of models for annual, semiannual, 18.6-year, 9.3-year oscillations and for the linear trend, and (2) multivariate autoregressive (MAR) stochastic prediction of LS residuals (LS + MAR). The MAR technique enables the use of the AAM χ 3 time-series as the explanatory variable for the computation of LOD or UT1–UTC predictions. In order to evaluate the performance of this approach, two other prediction schemes are also applied: (1) LS extrapolation, (2) combination of LS extrapolation and univariate autoregressive (AR) prediction of LS residuals (LS + AR). The multivariate predictions of AAM χ 3 data, however, are computed as a combination of the extrapolation of the LS model for annual and semiannual oscillations and the LS + MAR. The AAM χ 3 predictions are also compared with LS extrapolation and LS + AR prediction. It is shown that the predictions of LOD and UT1–UTC based on LS + MAR taking into account the axial component of AAM are more accurate than the predictions of LOD and UT1–UTC based on LS extrapolation or on LS + AR. In particular, the UT1–UTC predictions based on LS + MAR during El Niño/La Niña events exhibit considerably smaller prediction errors than those calculated by means of LS or LS + AR. The AAM χ 3 time-series is predicted using LS + MAR with higher accuracy than applying LS extrapolation itself in the case of medium-term predictions (up to 100 days in the future). However, the predictions of AAM χ 3 reveal the best accuracy for LS + AR. 相似文献
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福鼎山后尖玄武岩位于福鼎一福清北东向断裂带北东段,呈岩筒状产于石帽山群下组下段火山沉积岩中,属钠质碱性玄武岩系列,由玄武质火山角砾岩、碧玄岩、橄榄辉长一玄武岩组合,经历火山爆发、喷溢、次火山侵入3个阶段而形成。 相似文献
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在城区化过程中,由于人口快速成长且集中,随之而来的建筑物、道路等不透水面密度增加,导致地下水补给减少及破坏水文循环。为了解土地利用方式改变对长期水文量影响,建立一个适宜的城区水循环模式是非常重要的。选定台湾台北的六馆抽水站集水区进行分析,模式参数经过敏感度分析、率定与验证。采用改变不同透水铺面设置比例的方案,评估其对径流量、入渗量、蒸发散量的改变。并分析设置不同比例屋顶雨水贮集系统对地表径流量及供水量的改变。所建立的城区水循环模式是评估土地利用改变造成水文量的改变的一个有效工具,并可提供决策者做为城区土地利用决策的参考。 相似文献
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变形分析的神经网络技术应用实例 总被引:1,自引:0,他引:1
大型工程施工过程中的变形监测、分析与预报极为重要。变形分析建模的方法很多,神经网络技术的应用是其中之一。文中结合某深基坑工程的监测资料和工作经验,运用神经网络BP算法进行预测分析。简述BP神经网络的基本概念,介绍基坑变形分析的BP神经网络的具体模型结构,将神经网络方法预报结果与实测数据对比效果较好。该成果对生产实践具有参考价值。 相似文献
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1000.