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101.
为了解决带电作业时手臂末端输出力的准确控制,提出一种基于表面肌电信号(sEMG信号)和支持向量机回归(SVR)实现对手臂末端施力的评估方法.通过手握机械手臂末端的手柄,做往复推拉运动,记录此时手柄处的力传感器的数据F,同时利用3组肌电信号传感器同步采集手臂的肌电信号.将肌电信号提取特征后,与力F组合成样本集合S,在样本集合中随机抽取50%的样本数据作为训练集,分别训练BP神经网络、GRNN神经网络以及SVR神经网络.最后用训练好的神经网络对整个样本集中的力F进行预测,并用均方根误差和相关系数评估模型的预测效果.结果显示,SVR神经网络的预测效果较好,其均方根误差为3.074 0,相关系数为0.951 7.  相似文献   
102.
利用偏最小二乘回归技术,将预报产品作为自变量,相应的自动气象站观测资料作为因变量,对2013-2016年冬季浙江省中尺度区域模式预报近地面风速进行订正和评估。所选956站中多数站点风速订正后有所改善,通过定量分析可知浙江西部地区整体改善效果最好,其中效果明显站点占91.7%;中部地区改善效果明显站点占86.5%;东部沿海地区改善效果略差,明显改善的站点占67%。各地级市整体表现均不错,除舟山地区为49.9%外,其他地区风速改善比例均超过50%。选取2017年1月20日浙江东北地区沿海大风过程分析发现订正后的风速与观测风速更为接近,在定海大岛站点(靠里)中表现尤为明显,订正后的结果具有显著参考价值。  相似文献   
103.
引入一维加权平均的谱分析方法定量研究四川地形强迫对该区域降水分布的影响。结果表明:纬向地形和冬季降水谱峰锁相于同一波长(475.8 km),呈共振关系,地形与其他季节降水呈漂移关系,这与经向和纬向上环流变动有关,即冬季纬向环流占主导,纬向地形触发的大气波动对冬季降水策动作用大;夏季降水是各种不同尺度系统相互作用的结果,地形是重要因素之一。经向和纬向地形特征尺度分别为296.8 km和475.8 km,反映了地形强迫的中尺度特征,且纬向地形谱峰比经向大1个数量级,纬向强迫更明显。夏季降水谱峰比冬季大2个数量级,降水系统纬向特征尺度比冬季小约150 km,说明夏季在纬向地形强迫下,降水系统尺度减小的同时其强度大大增加,这在一定程度上可以解释中尺度对流性降水在夏季偏多。四川夏季最大降水位于雅安地区,其地形扰动比四川整体扰动更明显,故产生的降水也更大。夏季降水和经向地形锁相于同一波长(37.1 km),经向地形对雅安夏季强降水起关键作用。  相似文献   
104.
基于我国华南江南地区274个基本地面气象观测站数据、全国闪电定位数据以及欧洲中心的全球大气再分析数据(ERA-Interim),对1981—2017年华南江南地区的春季雷暴日采用经验正交函数分解方法(EOF),并与气象要素场做回归分析。得出以下主要结论:(1)我国华南江南地区春季雷暴活动高发区主要在广西东部至广东西部;其高峰期在下午18:00和凌晨4:00左右,且大多数雷暴活动持续时间不超过3 h;山区雷暴活动主要在傍晚至夜间;平原雷暴活动主要在白天,高峰在17:00及06:00前后;(2)华南江南地区的雷暴活动存在着3~5年的短周期和16年左右的长周期变化;(3)雷暴日距平EOF分析的前3个主成分累计方差贡献达到72.3%。按其向量场的方差贡献分型,Ⅰ型表现为华南江南雷暴活跃特征呈现较统一的变化规律。深厚西南低涡槽前、上干下湿的水汽层结、上冷下暖的温度层结为华南江南地区发生大范围雷暴天气提供良好的动力、水汽和位势不稳定条件,是华南江南雷暴活跃异常的主要模态;Ⅱ型表现为从华南南部到江西与浙江南部有一条西南-东北向、下宽上窄的雷暴活跃正距平异常区,而两侧为负距平异常区。其环流特征表现为温度整层偏冷,水汽整层偏湿,而西南槽前动力抬升有利于水汽抬升凝结触发对流形成雷暴;Ⅲ型表现为华南和江南地区雷暴活跃特征呈南北反位相异常,其分界线在26 °N附近。其环流特征表现为较强的干冷空气南下与南方暖湿空气在南岭山区对峙形成异常的垂直环流圈。在其上升支,低层干冷空气被卷入中高层使得中高层暖湿空气凝结释放潜热形成对流,造成华南地区多雷暴发生,而江南地区处于垂直环流的下沉支,整层湿度偏干,造成江南地区雷暴相对偏少。   相似文献   
105.
黄土丘陵沟壑区县域土壤有机质空间分布特征及预测   总被引:19,自引:0,他引:19  
分析、预测土壤属性空间变异及其动态是区域土地质量评价和可持续土地利用的一个重要组成部分。在陕西省横山县采集了254个耕层(0~20cm)土样,利用数字地形与遥感影像分析技术,提取了相关地形与遥感指数,分析不同土地利用类型、不同地形条件下土壤有机质空间变异及分布特征,并利用相关因子进行回归预测分析。结果表明,县域土壤有机质平均含量很低,变异性较大。不同土地利用类型土壤有机质差异显著,其中以水稻田有机质含量最高,而林地和灌木林地相对较低。不同土地利用类型土壤有机质含量次序为:水稻田>川地>梯田>坝地>荒草地>坡耕地>林地>灌木林地。不同坡度分析表明,“0~3°”这一坡度等级有机质含量显著高于其它坡度等级;不同坡向有机质含量差异不显著,但不同坡向有机质含量存在一个明显的趋势,阴坡有机质含量整体上要比阳坡高。相关分析表明土壤有机质与高程h呈现负相关关系,与坡向的余弦值COSα正相关,与复合地形指数CTI正相关;土壤有机质和修正后的土壤调节植被指数(MSAVI)以及湿度指数(WI)正相关。利用相关环境变量及遥感指数进行多元线性逐步回归分析,预测结果不甚理想,存在一个平滑效应,对于残差解释相对较低,须进一步研究以更好的解释残差。  相似文献   
106.
刘艳群  粱必骐  唐宇 《气象科技》2008,36(2):145-149
采用珠江流域1954~2003年月降水资料,以及前期太平洋海温场和北半球500 hPa高度场月平均资料,利用主分量逐步回归预测模型,对该流域夏半年(4~9月)降水分布进行主分量计算和预测.结果表明:对前25个主分量的预测就能很好地预测珠江流域夏半年降水的变化,2004~2006年预测结果与实况较接近.预测因子取自500 hPa高度场和海温场的主分量,为降水的预测提供大量有用信息.该方法在实际业务中有一定的应用价值.  相似文献   
107.
东北冷涡云系人工增雨作业效果的检验和分析   总被引:13,自引:6,他引:7  
根据辽宁地区的东北冷涡降水天气过程的规律和特点,利用气象台站网的常规观测资料,用事后划分影响区和对比区的移动分区区域回归方法,对东北冷涡降水云系的人工增雨作业效果进行了综合分析。结果表明:(1)辽宁省1992—2004年6~8月对东北冷涡云系人工增雨作业的平均增雨效果为22.44%。(2)有95%以上的可信度证明辽宁省的人工增雨有正效果。(3)物理检验分析证明,作业方法及催化部位基本是合理的,催化作业是有效的。  相似文献   
108.
基于ERA-40再分析资料以及多尺度子空间变换和多尺度能量分析方法,探讨了大西洋阻塞高压平流层底部冷中心的形成机制,发现该冷中心形成的根本原因为16 d以下(高频尺度)和64 d以上过程(基本气流)向阻高尺度有效位能的正则传输,所获得有效位能在阻高尺度内被输运到西北和东南侧,并转换成动能,起到使阻高强度增加或者维持的作用。这种过程在西北侧表现得尤为明显,这可能是阻高形态不断向西北侧扩展的原因。在传统的认知中,大气有效位能从大尺度向小尺度传输,但本研究发现,阻高发生时,有效位能在平流层底部的传输方向表现为从高频尺度和基本气流尺度同时向阻高尺度传输。此外,前人的研究表明,阻高发展加强之后对流层中阻高动能向有效位能转化使得阻高消亡,而本文的分析表明两种能量的转换方向在平流层底部完全相反——由有效位能向动能转换,起到了使阻高加强或维持的作用。最近的研究表明对流层顶附近的动力学对于阻高的发展和维持非常重要,上述发现增进了对这些动力学深层的了解。  相似文献   
109.
为了验证目前高精度定位中多传感器组合定位模型性能的优越性,以更好地解决自动驾驶场景下自主定位中出现的预测精度标准不一致、预测不及时及误预测率高等问题,本文利用LiDAR与Radar数据,建立了一种基于迭代加权的IEKF-BP组合算法的松组合模型,并对两种传感器组合定位结果精度进行了分析.试验表明,迭代加权的IEKF-B...  相似文献   
110.
盗窃是中西方酒店内财产犯罪中最为高发的一种,但鲜有研究关注建成环境对酒店被盗的影响。论文以2012—2014年ZG市中心城区发生过被盗的星级酒店作为研究样本,在综合分析酒店被盗时空特征的基础上,选取酒店周围500 m范围内的建成环境指标,利用负二项回归模型,对分时段各类型的星级酒店被盗的影响因素进行系统建模分析。结果表明:被盗星级酒店的时空分布呈现典型的集聚分布特征。不同时段空间“主热点”分布相对稳定,“次热点”有所不同。整体来看,提高服务水平对降低星级酒店被盗的作用最为稳定,周围的兴趣点(Point of Interest, POI)数量会显著增加星级酒店被盗的机会,道路交叉口则对星级酒店被盗起显著监管作用。分模型结果显示,服务水平对三星级和五星级酒店被盗的抑制作用显著,道路交叉口则对以商务客人为主的四星级酒店被盗的抑制作用更强,而POI数量对等级较低的三星、四星酒店被盗作用更为明显;大型零售商业中心能显著增加旅游旺季及周末时段的酒店被盗的数量,道路交叉口数量则对旅游淡季、工作日2个时段的星级酒店被盗风险的监控作用显著。研究表明建成环境在影响ZG市星级酒店被盗的机会和成本方面作用显著。结果验证了日常活动理论在中国大城市星级酒店被盗方面研究的适用性,拓展了犯罪地理学在星级酒店被盗方面的研究成果,对酒店盗窃预防有指导意义。  相似文献   
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