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981.
通过扰动物理量分解方法和增量预报方法,提出低频扰动增量的定义,分析冬季大气低频扰动信号与华南低温事件的可能联系,构建基于低频扰动增量的华南冬季低温延伸期预报模型,为低温延伸期预报提供科学参考依据。分析表明:(1)东半球500 hPa高度场低频扰动变化显著区域主要位于中高纬度45°×80°N地区,尤其在乌拉尔山脉附近及其以西的东欧地区和贝加尔湖以北的中西伯利亚地区;(2)500 hPa中高纬高度场和风场低频扰动增量的前两个EOF模态反映了周期为20 d左右低频振荡的传播型模态,EOF1反映的是导致中高纬度两槽一脊型的环流形势得以维持的低频扰动特征,EOF2反映的是中高纬度高空槽东移后出现的低频扰动特征,研究揭示了华南最低气温低频扰动增量与该低频传播模态的关系十分密切;(3)基于低频扰动增量的延伸期预报准确率明显优于直接应用原始场的延伸期预报,重点抓住大尺度环流的低频扰动增量及由其引起的预报量的扰动增量,可以提高延伸期预报的准确率。 相似文献
982.
983.
984.
针对影响全球导航卫星系统(GNSS)变形监测精度的多路径误差,该文建立基于经验模态分解(EMD)算法的系统趋势分离模型,修正GNSS变形序列。构建多速率卡尔曼滤波Rauch-Tung-Striebel(RTS)平滑模型,融合超高层建筑的GNSS和加速度计监测数据,充分发挥两种传感器各自的优势。针对超高层建筑首次应用能量差值法确定变分模态分解的分量数,进而对分量进行频谱分析以提取超高层建筑的主模态振动频率。模拟数据表明,该文算法能够提高分析精度,融合位移的均方根为4.3 mm,相关系数为0.95,信噪比为12.66 dB。通过长春海容广场大厦采集的监测数据进一步验证得出,与单一传感器相比,该文算法能够提高位移数据的采样率,增加数据的完备性,削弱GNSS高频噪声的影响,提取到超高层建筑前两个主模态振动频率为0.19、0.28 Hz。 相似文献
985.
传统希尔伯特变换(Hilbert-Huang transform, HHT)是一种识别精度较差的时频分析方法,存在端点效应和模态混叠等问题。改进的完备经验模态分解(Improve Complete Ensemble Empirical Mode Docomposition, ICEEMD)可以将复杂的地震信号分解为一系列单分量信号,较好地解决模态混叠问题,但结合希尔伯特变换提取的瞬时振幅和瞬时频率,对处理实际地震数据仍然有严重的端点效应。FWEO(Frequency-weighted Energy Operator)是一种非负频率权重算子,其结合TK能量差分算法和Hirbert变换复分析思想,具有比Hilbert变换更高的时间分辨率。但由于算法本身的原因,FWEO能量只能应用于单分量信号,不能直接应用于复杂的地震数据。因此,这里结合改进的完备经验模态分解方法和FWEO能量分离算法的优点,提取南海某工区实际地震记录的瞬时振幅和频率信息,并将预测结果与测井数据对比,预测吻合程度好、识别精度高、证明该方法可以准确地反映储层特征。 相似文献
986.
基于模态参数化线性求解结构损伤的识别方法在工程中具有较为广泛的应用。然而,在噪声的干扰下,当结构可测量的模态阶数较少时,利用该方法求解的结果会出现大量的虚假损伤,严重扰乱真实的损伤信息。针对此问题,引入了一种基于偏最小二乘多线性回归建模的方法来对损伤识别结果进行降噪处理。通过对损伤结构的频率和振型信息添加一定水平的噪声干扰,分析确定结构单元的损伤参数,并利用偏最小二乘法重构线性方程组。同时,选择识别结果较为稀疏的解作为标准样本点,利用奇异值分解法回代求解结构的损伤参数。以桁架模型为例的数值模拟结果表明,在噪声干扰下,该方法与传统最小二乘法和奇异值分解法相比,不仅损伤识别结果准确,而且能够最大程度抑制虚假损伤的产生。 相似文献
987.
针对储层岩性种类繁多、交替频繁、组成复杂,传统方法识别精度低、效率慢的问题,本文提出一种多尺度时频空三域特征联合下的储层岩性识别方法。该方法在原始测井特征的基础上引入了互补集合经验模态分解(CEEMD)的多尺度频域分量,从而提高测井曲线的纵向分辨率。此外,构建了注意力机制优化的多尺度卷积双向门控循环神经网络(CNN-BiGRU-AT)模型,对加入了多尺度频域分量的测井数据进行时空特征提取,从而实现了对测井数据时、频、空三域特征的联合学习,最后以注意力机制优化了模型输出,减少了错误信息的传播。为了验证方法可靠性,本文选取了资料较为完整的5口井数据进行实验分析。结果表明,在不同数据组合的对比实验中,加入多尺度频域分量在训练集和验证集识别准确率分别提高了9.50%和8.66%。在与不同模型对比实验中,本文方法在样本识别准确率达到了94.11%,与支持向量机(SVM)、BP神经网络、卷积神经网络(CNN)、双向门控循环神经网络(BiGRU)和CNN-BiGRU融合模型相比,本文方法识别准确率分别提高了16.21%、14.54%、11.69%、5.05%、3.38%。 相似文献
988.
为了提升长短时记忆(LSTM)神经网络对深基坑沉降监测数据的预测效果,本文提出一种基于互补集合经验模态分解(CEEMD)、样本熵以及LSTM神经网络的组合基坑沉降预测模型。该组合沉降模型实现基坑沉降变形预测的关键步骤为:首先,使用CEEMD分解算法将基坑沉降序列分解为若干个本征模态函数(IMF);其次,重组相同特征的IMF分量;最后,使用LSTM神经网络预测重组后分量并叠加预测结果。使用某实测基坑数据进行实验,结果显示,本文提出组合预测模型预测结果的均方根误差、平均绝对误差以及平均绝对百分比误差较对比模型均更小,表明本文提出组合预测模型的预测精度更高,具有较好的非线性序列预测效果,为基坑沉降预测提供了一种新方法。 相似文献
989.
针对传递率函数运行模态分析方法易受环境激励中周期性分量影响,难以准确辨识结构真实模态参数的问题,推导了周期性激励对传递率函数模态参数识别的影响。在此基础上,提出了一种延迟传递率函数的构造方法,运用延迟传递率函数对周期性虚假极点进行辨识,并结合常规传递率函数识别的系统极点,实现了结构真实模态参数的有效识别。借助四自由度系统和某泵站厂房结构算例对所提出的方法进行了验证,结果表明,该方法在激励中包含周期性成分的情况下,能够准确地辨识结构模态参数,具有较为广阔的工程应用前景。 相似文献
990.
针对验潮站水位变化序列非线性、非平稳特点,采用一种基于优化参数的变分模态分解和经验模态分解相结合的降噪方法。该方法先经过EMD分解原始信号后,得到低频和高频信号两个部分,再采用IVMD方法处理高频噪声部分,最后将两部分有效低频信号重构作为最终降噪信号。采用1组模拟数据和4个验潮站实测水位序列数据进行实验,并采用信噪比和均方根误差评价降噪效果,结果表明,EMD-IVMD方法明显优于EEMD和传统的EMD方法,该方法在信噪比精度指标上分别提升1.67%和1.52%,在均方根误差精度指标上分别提升9.59%和13.51%,验证该方法的有效性和可靠性。 相似文献