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101.
淄博市大武水源地是中国北方罕见的特大型岩溶-裂隙地下水水源地,地下水开采量为52×10~4m~3/d。为了对岩溶地下水进行有效监测,需要建立最优的地下水监测网。文中在对岩溶地下水流系统分析的基础上,建立了地下水流系统确定性-随机性数学模型,运用有限元与卡尔曼滤波耦合的模拟递推算法,对大武水源地地下水监测网进行了优化设计,结果显示:现有地下水位动态监测网难以达到监测目标,最优地下水位监测网由14个监测井,每月监测一次的监测频率组成,比现有地下水位监测网减少了2个监测井。 相似文献
102.
常规的地图匹配方法只能消除路段径向的偏差,在分析GPS误差模型的基础上,采用卡尔曼滤波技术对传感测量位置与数字道路地图之间的偏差进行估计,销减了路段平行方向的偏差,从而大大提高了系统的定位精度。仿真试验的结果证明了该算法对于提高车辆定位系统的性能是有效的。 相似文献
103.
UKF滤波器性能分析及其在轨道计算中的仿真试验 总被引:5,自引:0,他引:5
讨论了UT(unscented transform)变换的性质,给出了一种新的扩展型卡尔曼滤波器UKF(unscented Kalman filter),它不仅具有较高的精度,而且不必计算偏导数阵。仿真分析的结果表明,UKF有良好的状态估计性能,使用简便,适合于非线性系统状态估计。 相似文献
104.
用MODIS植被指数研究福州城区空间扩展变化 总被引:2,自引:5,他引:2
城区空间的扩展变化对人居环境产生的影响越来越受到人们的关注。利用2001-2005年美国EOS卫星的MODIS遥感资料,以福州市为示范区,逐年计算能反映城区植被覆盖变化的比值植被指数、差值植被指数、归一化植被指数和植被覆盖度,在地理信息系统(GIS)和全球定位系统(GPS)的辅助下,对福州市各种植被指数的年际动态变化过程进行了研究,并在此基础上对福州市的城区空间扩展变化情况进行遥感动态监测,同时结合社会经济统计数据加以分析。结果表明:福州市从2001年到2005年,城区空间扩展约29km^2,每年平均扩展约7.3km^2,与实际情况一致。利用MODIS资料能准确地监测城区空间扩展变化面积的大小。 相似文献
105.
以1975年的MSS影像、1992年的TM影像和2004年的中巴资源卫星影像为数据源,对北京市建成区近30 a的扩展变化进行动态监测,运用计算机监督分类技术提取了北京市建成区30 a来的扩展变化信息,并分析出北京市建成区的变化是以老市区为中心向四周辐射蔓延的规律,为北京市未来城市规划与开发提供参考。 相似文献
106.
107.
近岸水平场地液化侧向大变形影响因素分析 总被引:2,自引:0,他引:2
利用改进的软化模量分析方法,对近岸水平场地液化侧向大变形进行数值计算,以研究地震波波形和幅值大小、液化、竖向地震动对侧向大变形的影响。结果表明:不同的地震波作用下,即使峰值加速度相同,液化程度与侧移距离也可能有较大不同,表现了土体变形的强非线性性质,但大地震下液化导致的侧移几乎都在米的量级上;计算区域中无液化区时,岸壁侧向永久位移很小,在几公分左右,随水平峰值加速度及不同地震动输入改变不大;计算区域中有液化区时,岸壁侧向永久位移显著增大,且随输入水平峰值加速度的增大而明显增大,其机理是强地震动使液化范围加大;水平竖向两向地震动输入与单独水平地震动输入相比,前者场地液化范围增大,平均增大42%,侧移量增加,平均增加37%。 相似文献
108.
多普勒雷达降水产品优化 总被引:1,自引:0,他引:1
通过对雷达1h、3h降水产品进行应用检验,找出降水产品的局限性及其测量误差;利用反射率因子及自动站雨量资料,通过调整雷达混合扫描面弥补了降水产品因山脉等地物挡角大而缺测面大的缺陷;结合雨量站资料运用最优插值、卡尔曼滤波等方法对本地Z-I关系及降水产品进行调整优化;调整后的降水产品估测降水的误差明显减小,产品质量大为提高。 相似文献
109.
110.
支持向量机与卡尔曼滤波集合的西太平洋副热带高压数值预报误差修正 总被引:1,自引:0,他引:1
基于T106数值预报产品资料,提出了支持向量机和卡尔曼滤波相结合的方法来进行夏季西太平洋副热带高压数值预报的误差修正与预报优化。首先采用支持向量机方法建立了西太平洋副热带高压面积指数的误差修正模型。基于支持向量机预报优化模型尽管有比较好的拟合精度和预报效果,但与实际副热带高压指数尚有一定的差异。究其原因,除预报对象(副热带高压)本身比较复杂、模型优化因子不够充分以及数值预报误差自身的随机性以外,优化模型的输入、输出基本上是一个静态映射结构,因此前一时刻的预测误差难以得到有效的反馈、调整和修正。为考虑前一时刻预报误差的反馈信息,动态跟踪副高的变化趋势,随后引入卡尔曼滤波方法建立支持向量机-卡尔曼滤波模型,对支持向量机模型的输出结果作进一步的调整和优化。试验结果表明,该方法模型的预报优化效果优于T106数值预报产品以及单纯的神经网络修正模型和卡尔曼滤波修正模型的优化效果,能够较为客观、有效地修正西太平洋副热带高压指数的数值预报误差,改进和优化西太平洋副热带高压的数值预报效果。该方法为副热带高压等复杂天气系统和要素场预报提供了一种新的思路,表现出较好的应用前景。 相似文献