输入非线性方程误差系统的多新息辨识方法     

丁锋  陈慧波 《南京气象学院学报》2015,7(2):97-124

针对输入非线性方程误差系统,即输入非线性受控自回归系统,研究了基于过参数化模型的多新息辨识方法和基于过参数化模型的递阶多新息辨识方法;研究了基于关键项分离原理的多新息辨识方法;使用辨识模型分解技术,研究了基于关键项分离原理的两阶段多新息辨识方法和三阶段多新息辨识方法.这些方法可以推广到其他输入非线性方程误差系统、输入非线性输出误差类系统、输出非线性方程误差类系统、输出非线性输出类系统、反馈非线性系统等.同时,给出了几个典型辨识算法的计算量、计算步骤和流程图.  相似文献   

多变量方程误差类系统的部分耦合迭代辨识方法     

丁锋  汪菲菲  汪学海 《南京气象学院学报》2014,6(4):289-305

针对多变量方程误差滑动平均系统,利用最小二乘原理和迭代搜索原理,给出了增广随机梯度辨识方法、递推增广最小二乘辨识方法、梯度迭代辨识方法和最小二乘迭代辨识方法.针对多变量方程误差滑动平均系统和多变量方程误差自回归滑动平均系统,将多变量系统分解为一些子系统,利用耦合辨识概念,讨论了梯度迭代辨识方法、部分耦合（子系统）梯度迭代辨识方法、子系统最小二乘迭代方法和部分耦合子系统最小二乘迭代辨识方法.进一步结合数据滤波技术,研究了多变量方程误差自回归滑动平均系统的子系统梯度迭代辨识方法、部分耦合（子系统）梯度迭代辨识方法、部分耦合子系统最小二乘迭代辨识方法.文中给出了几个典型算法的计算步骤.  相似文献   

类多变量方程误差类系统的递阶多新息辨识方法     

丁锋  王艳娇 《南京气象学院学报》2014,6(5):385-404

根据递阶辨识原理,研究了类多变量方程误差系统和类多变量方程误差ARMA系统递阶随机梯度方法和递阶梯度迭代方法、递阶最小二乘方法和递阶最小二乘迭代方法.进一步利用多新息辨识理论,推导了递阶多新息梯度辨识方法和递阶多新息最小二乘辨识方法.为减小计算量,推导了基于滤波的类多变量方程误差ARMA系统递阶辨识方法和递阶多新息辨识方法.讨论了几个典型辨识算法的计算量,并给出了计算参数估计的步骤.  相似文献   

多元伪线性回归系统部分耦合 多新息随机梯度类辨识方法     

丁锋  汪菲菲  汪学海 《南京气象学院学报》2014,6(2):97-112

针对多元伪线性滑动平均系统,讨论了多元增广随机梯度算法,为减小算法的计算量,将系统分解为一些子系统,给出了子系统增广随机梯度算法,利用耦合辨识概念和多新息辨识理论,推导了部分耦合（子系统）增广随机梯度算法、部分耦合（子系统）多新息增广随机梯度算法.进一步将提出的方法推广到多元伪线性自回归滑动平均系统,给出了部分耦合（子系统）广义增广随机梯度算法、部分耦合（子系统）多新息广义增广随机梯度算法.文中分析了多元增广随机梯度算法、部分耦合增广随机梯度算法、部分耦合多新息增广随机梯度算法的计算量.  相似文献   

中国东部地区冬夏季相对湿度变化特征   总被引：3，自引：0，他引：3  

马悦  周顺武  丁锋  刘雅楠  王传辉 《河南气象》2014,(4):1-7

利用中国东部315个台站近50a（1963-2012年）月平均地面相对湿度和降水量资料,对中国东部地区冬夏季相对湿度的变化特征进行了分析和比较,并讨论了相对湿度与降水的空间耦合关系。结果表明：1）冬季相对湿度的低值区集中在黄淮北部、华北和东北南部,高值区出现在35°N以南地区和东北北部,呈现出中部小、南北大的空间分布特征;夏季相对湿度较冬季明显增大,低值区主要集中在内蒙古中东部,表现出从东部沿海向内陆地区递减的特征。2）冬夏季相对湿度的高（低）值区,其相对变率偏小（大）,即湿润（干旱）区的相对湿度较为（不）稳定。3）近50a来,东部大部分地区冬夏季相对湿度普遍表现为下降趋势,其中冬季东北北部及夏季东南部沿海、内蒙古中东部及东北西部相对湿度的下降趋势最为显著。4）东部地区冬夏季相对湿度与同期降水存在很好的同位相对应关系：相对湿度高（低）湿区对应多（少）雨区。其中冬季显著耦合区位于40°N以南地区;夏季相对湿度与降水的关系较冬季复杂,显著耦合区首先位于35°N以北地区,其次位于35°N以南地区,但江淮和华南存在反向的空间变化。  相似文献   

北非高压的气候特征及其对中国夏季降水的影响   总被引：3，自引：0，他引：3  

假拉  周顺武  丁锋 《南京气象学院学报》2002,25(6):816-822

以北非高压的5个指数为基础，分析了北非高压的气候特征：北非高压强度越强，范围越广，东伸越明显且脊线偏南，反之偏西偏北；北非高压的强弱趋势、南北位置和东西位置具有显著的季节变化，其中5月下旬和6月下旬有两次明显的跳跃，在时间上比西太平洋副高两次北跳提前2-3候。北非高压对中国夏季降水影响主要表现为我国东部地区以长江为界的南北降水具有反相分布特点，西藏高原上东、西部降水存在相反分布。最后，讨论了北非高压与西太平洋副高及东亚环流的关系，发现：两个高压的强度、范围和南北及东西位置的变化趋势基本一致，从西亚到太平洋呈现正、负、正的波列分布特征。这种特征组成了亚洲地区纬向型的遥相关分布，这可能是造成中国夏季降水时空分布的原因之一。  相似文献   

主振荡型（POP）分析方法原理   总被引：2，自引：0，他引：2  

章基嘉  丁锋等 《南京气象学院学报》1995,18(1):93-99

对离散化场的时间序列，详细推导了主振荡型分析方法的两个导出量；主振荡型（POP）及其伴随相关型（ACP）。通过热带太平洋SST距平均时间序列POP及相应区域850hPa风场ACP的计算例子，给出了它们的实际算法。  相似文献   

辅助模型辨识方法(2):输入非线性输出误差系统     

丁锋  陈慧波 《南京气象学院学报》2016,8(2):97-115

针对具有已知基的输入非线性输出误差系统,提出了基于过参数化模型的辅助模型递推辨识方法和辅助模型递阶辨识方法,提出了基于关键项分离的辅助模型递推辨识方法、基于关键项分离的辅助模型两阶段辨识方法和辅助模型三阶段辨识方法,提出了基于双线性参数模型分解的辅助模型随机梯度算法和基于双线性参数模型分解的辅助模型递推最小二乘算法,并给出了几个典型辨识算法的计算量、计算步骤.这些算法的收敛性分析都是需要研究的辨识课题.  相似文献   

辅助模型辨识方法(6):性能分析     

丁锋 《南京气象学院学报》2016,8(6):481-498

辨识方法的性能分析是系统辨识领域的重要而困难的研究课题.新的辨识方法一诞生,就伴随着收敛性分析.辅助模型辨识是辨识的一个分支,辅助模型辨识方法已成为一大类辨识方法族,关于其收敛性也提出了许多课题.本文研究了输出误差系统辅助模型随机梯度算法、辅助模型递推最小二乘算法、辅助模型多新息随机梯度算法、变间隔辅助模型随机梯度算法和变间隔辅助模型递推最小二乘算法的一致收敛性,近似分析了Box-Jenkins系统辅助模型递推广义增广最小二乘算法的性能.  相似文献   

近50年青岛夏季降水变化趋势及其可能原因   总被引：8，自引：4，他引：8  

丁锋  周顺武 《气象》2004,30(5):3-7

利用Morlet小波变换分析了青岛站近 1 0 0a夏季降水变化的多层次时间尺度结构 ,表明该站夏季降水存在显著的准 50a周期 ,而近 50a来该站夏季降水却呈明显的下降趋势 ,在上世纪 70年代末由一个相对多雨期跃变为一个相对少雨期。利用NCEP/NCAR再分析资料初步讨论了近 50a夏季降水减少的可能原因 :由于上世纪70年代末海平面气压场和海温场出现了一次明显的年代际变化 ,导致东亚夏季风环流减弱 ,青岛站夏季降水同时期发生突变 ,降水出现偏少的趋势。  相似文献