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针对广义回归神经网络用于日长变化预报过程中,样本的输入方式对预报结果的影响进行了研究。采用2种输入方式:即样本按不同跨度输入以及按连续输入,对日长变化进行预报。最终证明不同的样本输入方式对日长变化预报精度的影响较大,样本按跨度输入在超短期预报中预报精度较高,样本采用连续输入的方式在短期和中期预报中预报精度较高。 相似文献
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根据LS模型参数中钱德勒项的时变性质,提出了基于钱德勒参数时变修正的CLS模型,并用CLS+AR对极移进行预测。实验结果表明,CLS+AR模型在极移预测精度上较LS+AR模型有较大改善。 相似文献
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西藏灌木林群落结构特征 总被引：2，自引：0，他引：2
通过涵盖西藏自治区的阿里、日喀则、拉萨、山南、林芝、昌都和那曲7个地区(市)、涉及33个县的370个西藏灌木林群落标准地调查,从树种组成、盖度、树高结构、直径结构和物种丰富度等方面研究西藏灌木林群落的结构特征.结果表明:(1)主要灌木林群落类型(优势树种组)有白刺花、班公柳、茶藨子、杜鹃、高山栎、高山柳、旱柳、红柳、金露梅、锦鸡儿、狼牙刺、爬地柏、蔷薇、忍冬、沙棘、水柏枝、小檗、绣线菊、栒子、野丁香、紫金标和醉鱼草等灌木林群落;(2)灌木林群落物种组成较为单一,优势树种在群落中所占的比例较大,常常形成单优群落;(3)灌木林群落的盖度多在0.4以上;(4)灌木林群落的树高多分布于0.1～ 6.0 m范围,地径多分布于1～ 5 cm范围. 相似文献
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西藏灌木林遥感分类方法对比研究 总被引：1，自引：0，他引：1
以西藏主要类型灌木林为对象,开展外业遥感调查,分别应用非监督分类、监督分类、基于空间分布特征的辅助分类和基于光谱特征再分类4种方法,对灌木林类型进行了遥感分类识别,并对各种分类方法所得到的分类结果进行对比评价.研究表明,非监督分类和监督分类的总体精度分别为42.20%和46.79%,除了对沙棘灌木林分类精度较高外,对其他灌木林类型分类精度均较低;基于空间分布特征的辅助分类精度为86.24%,其分类结果未能识别到具体灌木林类型;基于光谱特征的再分类精度为70.64%,对沙棘、红柳能较准确的识别,而对个别灌木林类型(如杜鹃和小檗)的识别精度不高. 相似文献
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将ARIMA（P,1,0）模型应用到极移随机性部分序列的预报中,提出了利用最小二乘外推与ARIMA（P,1,0）的组合模型来对整体极移序列进行短期预报。并与其他方法对极移1～5天的短期预报精度进行了对比,结果证明了该模型在极移短期预报上的有效性与优越性。 相似文献
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据2016年胶州湾水质自动监测的数据结果,分析了水质变化趋势,并统计和评价其水质超标情况。结果表明:2016-04—11水质自动站海域溶解氧质量浓度和pH的日均值均达到二类海水水质标准,达标率为100%;活性磷酸盐年均值为0.023 mg/L,无机氮年均值为0.154 mg/L,以硝酸盐为主(64.9%);无机氮和活性磷酸盐超标率均为16.7%,而且集中在降雨量较大的8月、9月,营养盐指标超标基本与海泊河的淡水输入有关;叶绿素a质量浓度与溶解氧、pH和浊度呈显著正相关,浮游植物光合作用对该海域表层海水的水质参数影响较大;自动站监测和人工监测的营养盐在年际变化上呈现较一致的趋势,说明运用水质自动站监测该海域的营养盐变化趋势较为准确。 相似文献