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951.
分析了多点灰色模型利用最小二乘估计原理进行参数解算时无法顾及起算数据误差带来的影响。将混合最小二乘与多元整体最小二乘应用到多点灰色模型的参数估计中。首先利用QR分解将起算数据中常数列和误差项相分离;采用最小二乘和多元整体最小二乘分别进行解算建模;最后通过实验证明了优化的MGM(1,n)模型具有较高的建模和预测精度,能够为精密工程变形分析提供一定的参考和借鉴。 相似文献
952.
Significant wave height(SWH) can be computed from the returning waveform of radar altimeter, this parameter is only raw estimates if it does not calibrate. But accurate calibration is important for all applications, especially for climate studies. HY-2a altimeter has been operational since April 2012 and its products are available to the scientific community. In this work, SWH data from HY-2A altimeters are calibrated against in situ buoy data from the National Data Buoy Center(NDBC), Distinguished from previous calibration studies which generally regarded buoy data as "truth", the work of calibration for HY-2A altimeter wave data against in situ buoys was applied a more sophisticated statistical technique—the total least squares(TLS) method which can take into account errors in both variables. We present calibration results for HY-2A radar altimeter measurement of wave height against NDBC buoys. In addition, cross-calibration for HY-2A and Jason-2 wave data are talked over and the result is given. 相似文献
953.
海洋生态系统压力对状态影响的整体网分析及应用 总被引:1,自引:0,他引:1
自然变化及人类活动压力对海洋环境的影响方式和程度是基于生态系统海洋管理研究的重要内容,利用属性数据、基于DPSIR等概念模型进行分析评价难以反映问题的本质。为此,在海洋生态系统压力对状态影响特征分析的基础上,引入整体网方法,利用关系数据进行压力对状态影响的定性和定量分析,用度数中心性、中间中心性、接近中心性表征压力和状态因素在压力-状态网络中的地位和重要性,用影响力指数表征压力因素的重要性和状态因素受影响的程度。利用美国南佛罗里达海域MARES研究项目(the MARine and Estuarine goal Setting project)提供的数据进行实证分析,结果显示该海域12类主要压力因素中,径流注入对区域海洋生态系统状态影响最大,休闲垂钓的影响最小。11个主要状态因素中,保护物种、鱼类和贝类受到的压力影响力最大,是两种最易受到侵害的生态系统状态,上述结论可以为该海域的生态修复工作提供一定的指示。 相似文献
954.
通用EIV平差模型及其加权整体最小二乘估计 总被引:1,自引:1,他引:0
以平差基本理论为基础,提出了EIV(errors-in-variables)平差模型的通用形式,涵盖了间接平差、条件平差、附有参数的条件平差及附有限制条件的间接平差等基本EIV模型形式。基于整体最小二乘估计准则,研究了通用EIV模型的加权整体最小二乘算法,并推导了估计结果的近似精度公式。通用EIV模型及其整体最小二乘算法是对EIV模型估计理论的进一步完善,统一的整体最小二乘算法有利于软件的编程实现,有助于推动EIV模型估计理论的应用。 相似文献
955.
956.
目前,灰色模型在变形监测数据处理及预报中的应用越来越广泛。针对系数矩阵和预测值存在的误差,该文采用整体最小二乘法,结合黑龙江省农业科学院在江北科技创新城核心区建设的国际农业科技创新中心工程,选取其中一个沉降监测点进行分析。实验结果表明,该方法的拟合精度更高,适用于变形监测数据处理。 相似文献
957.
基于整体经验模态分解和支持向量回归的北京市 PM 2.5预测 总被引:5,自引:0,他引:5
为了更好地掌握大气中PM2.5浓度的变化规律,利用EEMD-SVR混合模型对该地区的PM2.5浓度值进行了短期预测。首先,通过采用整体经验模态分解(EEMD)方法分析北京市PM2.5,把原始时间序列分解成多个固有模态函数和趋势项;然后,对各阶固有模态函数进行周期性分析,揭示了北京市PM2.5的周期性变化特点;最后,对经过EEMD分解后的各阶固有模态函数和趋势项用支持向量机回归(SVR)方法进行预测。结果表明,EEMD-SVR混合模型比单一的SVR模型预测精度更高。 相似文献
958.
959.
960.