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针对当前我国重污染天气实时的空气质量预报问题,该文提出了一种基于长短期记忆神经网络的PM2.5浓度实时预报方法。此方法结合了北京市地面空气质量监测数据、天气预报模式的气象预报数据及东亚地区污染物排放清单进行分析,在将高层大气状态及排放状况融入了预报模型的同时,利用LSTM模型模拟区域PM2.5浓度的时序连续变化特征,建立了0~72h的区域PM2.5浓度实时预报模型。实验证明,该方法可以有效表征大气污染物变化的时序特征,从而进行更为精准的长时PM2.5浓度预报。同时,使用门限重复单元作为LSTM神经网络的核心,在保障模型精度的同时,进一步减少了模型训练时间,提高了模型的计算效率。 相似文献
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本文利用地理信息系统、地形三维可视化建模、城市雨洪预测预报模型等技术,选择城市典型小区作为研究区域,对城市雨洪形成及预测预报进行了技术探讨和研究.将地理信息系统(Geographic Information System,GIS)技术的空间数据管理、空间分析和三维可视化应用到城市雨洪预测预报中,为城市雨洪形成原因、预测预报、城市雨洪防治提供决策依据和技术平台. 相似文献
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针对当前我国重污染天气实时的空气质量预报问题,该文提出了一种融合随机森林算法与WRF大气模式的PM2.5浓度实时预报方法。该方法结合了北京市地面空气质量监测数据和WRF气象数据进行分析,将高层大气状态(如逆温层高度等)融入了预报模型中,建立了0~72h的PM2.5浓度实时预报模型。实验证明,该模型能够对0~72h单站点的PM2.5浓度进行较高精度的实时预报,且在24~72h的长时预报结果上较基于地面空气污染物数据与地表气象站数据的预报方法精度有明显提升,即该方法可以更好地模拟大气物理化学状态,从而更为精准地进行长时PM2.5浓度预报。 相似文献
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针对当前我国重污染天气实时的空气质量预报问题,该文提出了一种融合随机森林算法与WRF大气模式的PM2.5浓度实时预报方法。该方法结合了北京市地面空气质量监测数据和WRF气象数据进行分析,将高层大气状态(如逆温层高度等)融入了预报模型中,建立了0～72 h的PM2.5浓度实时预报模型。实验证明,该模型能够对0～72 h单站点的PM2.5浓度进行较高精度的实时预报,且在24～72 h的长时预报结果上较基于地面空气污染物数据与地表气象站数据的预报方法精度有明显提升,即该方法可以更好地模拟大气物理化学状态,从而更为精准地进行长时PM2.5浓度预报。 相似文献
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对地下工程引起的地面沉降作实时准确的预报对指导施工有重要意义,利用动态灰色模型（MGM）,可以根据适时更新的观测值建立实时的预报模型,从而使预报精度提高。本文中通过工程实例,表明该模型能较好地应用于沉降预报。 相似文献
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地面站可控天线可以不借助接收机而直接监测导航卫星的信号质量,地面天线伺服系统根据卫星的实时位置计算出仰角及方位角来确定天线的指向。广播星历及历书等常用的计算卫星位置的方法虽误差较小,但其误差随时间迅速扩大,基于该问题,论文论述了双行星历（TLE）结合SDP4模型进行卫星轨道预报方法,利用SDP4模型计算GPS导航卫星的实时位置并预报卫星的仰角及方位角,采用IGS 事后精密星历对其角度预报误差进行了评估,同时,还将该方法的预报误差与广播星历、历书、STK高精度轨道预报等方法的预报误差进行了对比。实验结果表明：采用SDP4模型对导航卫星进行位置预报可满足误差要求,且时间有效性长、通用性好,具备实际应用价值。 相似文献
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本文利用1989—2018年在广东省、福建省、浙江省登陆的98场台风风暴潮数据,选取最小中心气压、最大风速、登陆时中心气压、登陆时风速、登陆时台风强度、登陆地点、登陆方向7个输入因子,采用随机森林回归模型构建预测台风风暴潮最大增水的模型,并用真实数据进行验证。将模型应用于未来年份台风风暴潮的预测,以2019年台风“利奇马”为例验证了模型的实用性。利用Mike21软件模拟的验潮站最大增水构建验潮站最大增水预测模型,并应用于广东省港口站和北津站的最大增水预测,试验结果表明具有可行性。 相似文献
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利用多模多频GNSS-IR信号反演沿海台风风暴潮 总被引：2，自引：0，他引：2
台风风暴潮每年给沿海城市造成了极大的损失,近年来利用GNSS反射信号的地基遥感方法可以用于潮位监测,称为GNSS-IR（global navigation satellite system-interferometric reflectometry）,对风暴潮期间验潮站资料进行补充。由于风暴潮发生时间短且破坏性强,单系统GPS的时间分辨率难以满足海洋灾害的监测需求。本文基于中国香港站（HKQT）和巴哈马群岛站（BHMA）的多模多频GNSS卫星观测数据反演了3次沿海风暴潮事件。先对多模多频数据的质量进行分析,随后分别对2019年飓风“多里安”、2018年台风“山竹”和2017年台风“天鸽”引起的3次风暴潮,利用基于滑动窗口的最小二乘法对多模多频GNSS-IR反演结果进行改正并与验潮站实测值对比分析。试验结果表明,利用多模多频GNSS-IR反演“多里安”风暴潮的精度优于14 cm,反演“天鸽”和“山竹”风暴潮的精度优于9 cm。相比GPS单系统,多模多频GNSS-IR能够提高监测的精度和时间分辨率,有效提取风暴潮中异常潮位的涨潮、峰值和落潮的全过程,对海洋灾害的研究监测发挥重要作用。 相似文献
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针对验潮站潮位预报的需求，提出一种基于分群策略的粒子群优化神经网络(SSPSO-BP)的预报方法。该方法通过建立多个不同功能且具有交流能力的智能粒子群，经SSPSO和BP的两次优化，构建潮高预报模型。实验研究表明，SSPSO-BP模型在Oga站的潮位资料上高、低潮位间的时刻基本保持一致，高潮时刻最大潮高差为7.37 cm,低潮时刻最大潮高差为4.21 cm,该模型比标准BP神经网络及PSO优化神经网络在准确度和精度上有了很大的提高，其平均绝对误差、均方误差相较于BP神经网络分别提升了16.2%、79.2%,相较于PSO-BP神经网络提升了13.9%、79.6%。 相似文献
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实时GPS卫星钟差的可靠性预报是GPS实现实时精密单点定位的关键技术之一。传统的GM(1,1)模型不能及时更新新息数据,致使计算结果精度较差。本文首先介绍了常用的几个钟差模型,并利用新陈代谢GM(1,1)模型,与常用的二次多项式模型进行了对比。通过自编程序,依据某一IGS跟踪站实测的精密卫星星历数据,进行了实时的GPS卫星钟差预报,并与IGS事后精密钟差进行了比较。实验结果表明,基于该新陈代谢GM(1,1)模型估计的卫星钟差与IGS发布的最终精密钟差具有较好的有效性和一致性,这为实时GPS动态精密单点定位提供较高精度的卫星钟差产品。 相似文献
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灰色系统理论的优化方法及其在卫星钟差预报中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
利用灰色系统理论对卫星钟差进行预报研究,论述了灰色GM(1,1)模型的建立,讨论了原始序列的预处理和模型优化方法,建立了相应的算法,并结合实例给出了一种通过参数优化模型的方法.计算结果表明,该方法可以提高卫星钟差预报的精度. 相似文献
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《武汉大学学报(信息科学版)》2016,(1)
卫星钟差在精密定位中占有重要地位,应当对卫星钟差异常进行实时监测。本文在建立卫星钟差模型的基础上,提出了一种基于递推遗忘因子最小二乘算法(RFFLS)的卫星钟差异常实时监测算法,并利用IGS事后精密钟差产品,对比分析了RFFLS算法与最小二乘算法(LS)、遗忘因子最小二乘算法(FFLS)的卫星钟差预报精度、预报耗时和对卫星钟差异常的监测性能。实验结果表明,RFFLS算法计算时间仅为LS算法和FFLS算法的十分之一,且RFFLS算法钟差异常监测能力最优。该方法简便易行,应用灵活,在实时应用中具有明显优势。 相似文献
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电离层总电子含量TEC(Total Electron Content)是电离层的一个重要特征参数。对TEC的预报也已经成为电离层研究的一个热点。根据JS CORS中心提供的GPS观测数据,建立了区域实时多站多项式模型;并分别以模型计算得到的南京地区的电离层电子含量数据和苏州地区的电离层电子含量数据为样本,采用时间序列和BP神经网络融合模型进行了预报。结果表明,采用融合模型在短期预报中能够取得较好的效果,精度比时间序列模型提高20%左右。 相似文献
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针对海图上航道水深数据稀少、进行乘潮进港分析不准确的不足,本文提出了基于高精度瞬时水深模型的乘潮进港分析方法。在海图水深的基础上,融入高密度多波束水深数据,共建高精度静态水深模型,并进一步精化水位预报,形成高精度的瞬时水深模型;然后,采用分段测试的方法,分析航线可行性,并求取乘潮进港时间窗口。实验结果表明基于高精度的瞬时水深模型能够获得更准确的乘潮进港出发时间窗口,可提高航道通航能力。 相似文献