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91.
基于中国地区T213集合预报产品2 m温度预报数据,采用卡尔曼滤波类型的自适应递减平均法进行偏差订正处理,原方案在剧烈降温天气订正效果表现不理想。通过对递减平均参数w的重新构建得到改进的订正方案w(i,p)(i为站点信息,p为天气过程信息),在此基础上进一步优化对历史信息的有效提取,得到改进的方案w(i,p)相似法和w(i,p)统计法,并进行效果检验。结果表明:改进为包含空间和天气过程信息的函数w(i,p)后方案的订正效果得到不同程度的提高,其中24 h剧烈降温预报各成员预报均方根误差平均减小了0. 15℃;而进一步改进的w(i,p)统计法在当前几种剧烈降温预报中订正效果最优,其集合平均偏差与w(i,p)方案相比减小2. 54℃。 相似文献
92.
根据低渗油田和特低渗油田的特点,研制出PVDF管式超滤膜,开展室内基础研究,并在江苏台兴油田进行中试和大规模的现场试验。经过处理后,水质标准达到油田回注水A1标准(SY/T5329-1994),满足了低渗油田和特低渗油田的注水要求。 相似文献
93.
94.
针对多尺度带乘性噪声系统,在多尺度最优滤波融合的基础上,进行状态最优固定域平滑算法的研究.通过推广得到的平滑算法需要大量的局部传感器参数,而分布式多尺度滤波融合后不能保留这些信息.针对这一弊端对算法进行改进,推导出仅使用融合后的一步预测及滤波值的平滑算法.该算法在线性最小方差意义下是最优的.计算机仿真验证了算法的可行性. 相似文献
95.
图像纹理对于高分辨率遥感图像的信息提取与目标识别具有重要意义。针对"北京一号"小卫星全色遥感图像非城市区域居民地块往往呈现出比较明显的方向性纹理的特点,扩充改进Gabor滤波方法进行提取。方法主要利用Gabor滤波器的多尺度、多方向滤波的性质,提取多尺度纹理特征集,并进行特征;而后利用多特征聚类实现图像的初步分割。由于分割是对特征进行聚类完成的,其结果可能存在一个居民地块由若干个相互间存在间隔的子区域组成、存在无用小斑块、居民地内部存在大量小孔洞等缺陷。针对上述不足,利用形态学尺度空间融合方法,对居民地块通过结构元素不断增大的闭运算进行迭代融合,并选择一个具备"最长生存期限"的类别个数作为最佳类数,选择首次出现该类别数的分割结果作为最后的识别结果。对延庆地区的小卫星影像进行了居民地提取,并与共生矩阵纹理分析方法进行了实验对比。结果表明方法是有效的,并在提取精度上具有优势。 相似文献
96.
研究了具有不同到达率的带有启动时间及不耐烦策略的多级适应性休假M^X/G/1排队模型,通过嵌入马尔可夫链方法推导出稳态队长的母函数、等待时间的LST(先到先服务规则),并验证了稳态队长和稳态等待时间具有随机分解性,而且给出了忙期、全忙期及在线期均值。 相似文献
97.
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98.
社会-生态系统适应性治理研究进展与展望 总被引:7,自引:0,他引:7
社会—生态系统(SES)由社会子系统、生态子系统及两者的交互作用构成,具有不同于社会系统或生态系统单独具有的结构、功能和复杂特征。社会—生态系统适应性治理旨在通过适应性的社会权利分配与行为决策机制,使社会—生态系统能够在动态条件下可持续地保障人类福祉。适应性治理理论的形成受到“公共池塘资源管理”“韧性”和“治理”3方面理论的影响,并为“转型治理”与“协作治理”提供了建构基础。该理论具有以下3个主要目的:① 理解和应对社会—生态系统多稳态、非线性、不确定性、整体性以及复杂性;② 建立非对抗性的社会结构、权利分配制度以及行为决策体系,匹配社会子系统与自然子系统;③ 通过综合方法管理生态系统,使其可持续提供生态系统服务。因此,面对人类行为主导地表过程的“人类世”,实现适应性治理有助于应对社会—生态系统的复杂性与不确定性。鉴于中国的生态环境正处于迅速变化时期,且中国与世界各国间的相互影响日益复杂,未来研究可重点关注以下3个方面:① 理解耦合系统的多元互动过程,增强适应能力;② 强调社会—生态系统的整体性研究;③ 提高环境变化背景下理解和预测系统动态的能力。 相似文献
99.
This paper proposes an improved version of Unscented Kalman Filter (UKF), namely Robust Adaptive UKF (RAUKF), with a special focus on Bearings-Only Target Tracking for three-dimensional case (3DBOT). The automatic tuning of the noise covariance matrices and the robust estimation of the target states form a critical point for the performance of the Kalman-type filtering algorithms, especially in the variable environmental conditions exposed in underwater. The key idea of the proposed filter is to combine robust aspects of UKF and adaption of the process and measurement noise covariance matrices with low computational complexity. The main contribution of this paper is to adjust these matrices by means of the steepest descent algorithm, and the H∞ technique is embedded to achieve superior performance in terms of accuracy and robustness against initial conditions and model uncertainties. Different experiments are performed to evaluate the performance of the proposed algorithm in the 3DBOT problem with a single moving observer. Simulations demonstrate that the proposed filter produce more accurate results with satisfactory computational burden in comparison with other methods. 相似文献
100.
Unmanned Underwater Vehicles (UUVs) are increasingly being used in advanced applications that require them to operate in tandem with human divers and around underwater infrastructure and other vehicles. These applications require precise control of the UUVs which is challenging due to the non-linear and time varying nature of the hydrodynamic forces, presence of external disturbances, uncertainties and unexpected changes that can occur within the UUV’s operating environment. Adaptive control has been identified as a promising solution to achieve desired control within such dynamic environments. Nevertheless, adaptive control in its basic form, such as Model Reference Adaptive Control (MRAC) has a trade-off between the adaptation rate and transient performance. Even though, higher adaptation rates produce better performance they can lead to instabilities and actuator fatigue due to high frequency oscillations in the control signal. Command Governor Adaptive Control (CGAC) is a possible solution to achieve better transient performance at low adaptation rates. In this study CGAC has been experimentally validated for depth control of a UUV, which is a unique challenge due to the unavailability of full state measurement and a greater thrust requirement. These in turn leads to additional noise from state estimation, time-delays from input noise filters, higher energy expenditure and susceptibility to saturation. Experimental results show that CGAC is more robust against noise and time-delays and has lower energy expenditure and thruster saturation. In addition, CGAC offers better tracking, disturbance rejection and tolerance to partial thruster failure compared to the MRAC. 相似文献