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51.
GNSS测量可以同时获得相对精度较高的三维坐标,是现代工程中重要的控制网布设手段。但GNSS观测数据只被用来布设平面控制网,高程数据并没有被充分利用。本文将神经网络算法和地形改正相结合,建立高程异常拟合模型,目的是充分利用GNSS的高程观测数据,在水准测量困难地区提高效率。  相似文献   
52.
等维信息灰色模型是对传统灰色模型的改进,但其模型背景值仍设定为0.5,为了使模型的预测性能得到提高,本文提出了基于粒子群PSO算法的等维信息灰色模型来优化模型的背景值,以消除灰色模型本身固有的偏差。根据已有的高铁隧道沉降监测数据,对其进行小波去噪处理,再分别建立传统GM(1,1)模型、等维信息GM(1,1)模型和PSO-等维信息GM(1,1)模型进行拟合预测,并与原始数据进行对比。预测结果表明,改进后的等维信息GM(1,1)模型的预测精度更高。  相似文献   
53.
为了利用大量视频监控设备提高能见度数据采集密度,提出一种基于实景图像转换的、采用简单卷积神经网络分类提取能见度等级的算法。该算法假设视频设备水平安装且具备开阔视野, 对原始视频图像进行水平分块,提取各分块的梯度、饱和度和亮度信息组成新的图像,基于简单卷积神经网络建模。采用2019年9月—2020年12月上海洋山港气象站29668张视频图像进行训练,建立识别模型,并采用2021年1—5月5757张视频图像对模型进行测试。采用该算法建立的模型参考雾的预报等级(GB/T 27964—2011)将能见度分为5个等级进行检验,白天准确率为87.99%,夜间准确率为81.32%,优于直接采用AlexNet模型。对1000 m以下低能见度天气的识别准确率达95%以上。利用现有的视频摄像头,可有效弥补气象站点能见度仪数据不足的问题,在气象业务上有一定的应用价值。  相似文献   
54.
利用小波变换(WT)对香港天文台飞机观测台风“妮妲”(1604)资料进行分析,研究在不稳定、不均匀的台风边界层中湍流涡旋的垂直传输作用。在0.1~5 Hz惯性子区内横风和顺风分量功率谱密度能较好符合-5/3幂律。小波分析显示:横风的小波功率谱峰值集中在1 km之下,顺风分量的小波功率谱峰值集中在1~6 km之间;眼区动量通量的主要贡献尺度为2.3 km,眼区外主要贡献尺度在1~2 km,中低层为较小尺度(< 1.0 km);湍流功能(TKE)的生成尺度主要集中在4 km之下。这项研究定量描述了南海北部台风边界层各个区域湍流结构的差异特征,讨论了对台风边界层通量参数化的可能影响。   相似文献   
55.
以2007~2018年西宁二十里铺气象站探空资料为模拟样本,利用MonoRTM模式模拟中心频率21.985~58.759GHz的35通道亮温,应用BP神经网络对模拟数据进行反复训练,构建最优反演模型,并以2019年探空资料为测试样本,对比分析了不同季节和不同天气条件下BP神经网络与微波辐射计的反演效果。结果表明:晴空条件下,BP神经网络与微波辐射计在温度反演上效果最佳,水汽密度次之,相对湿度最差,其中冬春季BP神经网络反演效果优于微波辐射计,夏秋季反之;有云条件下,BP神经网络温度反演效果在冬、春和夏季均优于微波辐射计,其水汽密度反演效果在四季均较微波辐射计有明显提升,其相对湿度反演效果在冬、春和夏季均较微波辐射计更佳。晴空和有云条件下,BP神经网络在不同季节反演温度、水汽密度和相对湿度的平均绝对误差和标准偏差均小于微波辐射计,尤其是相对湿度的反演精度提升最为明显。晴空条件下,BP神经网络反演温度廓线在春、夏和秋季效果最佳,反演水汽密度廓线在中低层精度较高,反演相对湿度廓线的精度较差,但基本和探空资料趋势一致;有云条件下,BP神经网络反演温度廓线与晴空时基本一致,较微波辐射计精度更高,反演水汽密度和相对湿度廓线在8km以上效果较好。   相似文献   
56.
利用西藏雅鲁藏布江流域6个代表站降水资料,研究了雅江流域近53年的夏季降水量变化特征。主要结论包括:1963~2014年雅江流域6个站各站年平均降水量在286.2~447.9mm,夏季(6~8月)平均降水量在221.4~355.4mm,占年降水量的71%~85.5%。年最大降水量出现在拉萨,其次是日喀则和泽当,位于雅江偏西段的定日和江孜降水量最少;夏季降水量空间分布特征与年降水量的分布特征基本一致。雅江流域年降水量存在显著的年际和年代际变化特征,降水总量呈增多趋势。夏季降水量对年总降水量的贡献最大,占年降水总量的77%。夏季(6~8月)降水量变化与年降水量的变化趋势一致,即总体呈增多趋势。拉萨、定日、日喀则、浪卡子夏季降水量的变化趋势与雅江流域整体趋势特征一致,其中拉萨最明显,而泽当和江孜降水量呈减少趋势。雅江流域夏季降水量在1998年出现了明显突变,21世纪以来的十几年内存在短时间的突变现象。雅江流域夏季降水量主要存在2~4a和7~8a的变化周期。   相似文献   
57.
利用闪电定位仪资料分析了2010-2016年宁波市雷电的时空分布特征,根据雷电强度将6-9月雷电分为一般雷电和强雷电两组,结合NCEP再分析资料计算对流参数,运用GA-BP神经网络和费歇判别模型对雷电潜势预报进行分类方法探讨。结果表明:宁波年平均地闪次数为43223次,其中负地闪占比达95.2%;地闪的月际变化和日变化均呈单峰型,6-9月和14-19时分别为地闪次数最多的月份和时段;宁波雷电活动表现出一定的地域性,主城区以及海拔较高的奉化和宁海的西部山区是总地闪密度较大的区域。选择CAPE等4个对流参数参与建模,评估结果显示GA-BP预报准确率为71.60%,临界成功指数为56.60%,空报率和漏报率都在27%左右,模型表现出一定的预报技巧,并且该模型预报效果优于费歇判别模型。  相似文献   
58.
利用2014—2017年汕头市PM2.5的日浓度资料、以及汕头市国家基准气象观测站的同期地面气象资料,重点分析了汕头市PM2.5浓度的变化特征以及风、混合层厚度、降水等气象条件对PM2.5浓度的影响,同时探讨了污染物浓度变化的成因。在此基础上,根据汕头市的气候特点,采用BP (Back-Propagation)人工神经网络方法针对汛期和非汛期分别建立了PM2.5质量浓度预报模型。结果表明:与多数内陆城市不同,汕头市PM2.5浓度日变化为单峰型,这与汕头地处沿海受海陆风影响有关;PM2.5浓度日峰值出现在08时左右,除早高峰污染物排放增加的因素外,与早晨时段的低风速环境有关;PM2.5日均浓度随着风速的增大呈现减小趋势,PM2.5日均浓度与08时混合层厚度显著相关(相关系数为-0.143);汕头市非汛期PM2.5浓度比汛期高,这与汕头市的亚热带季风气候特征有关,汛期各量级降水(暴雨以上除外)对PM2.5的清除效果无明显差别,而非汛期降水对PM2.5浓度有明显清除作用;BP人工神经网络模型的预报效果表明,汛期和非汛期的PM2.5级别命中率TS分别为100%和90.3%,准确指数分别为87.7%和89.9%,总体预报效果良好。不同时期预报模型出现正误差的数量和程度均大于负误差,汛期预报模型在有强降水发生时误差较大,而非汛期预报模型在有冷空气入侵时误差较大。  相似文献   
59.
EC细网格预报效果好,基本满足业务需要,在工作中被广泛应用。为进一步提升预报准确性,做好迪士尼园区的气象服务保障,选取2016年7月至2017年6月1年的2 m温度预报场,24 h预报时效的时间分辨率为3 h,72 h预报时效的时间分辨率为24 h,分别用回归分析法、S型和简化Line型BP神经网络法进行模式释用,与迪士尼气象站观测数据对比。结果表明:阈值为1℃时,对模式结果释用后,均方根误差减少了0.5℃到1.0℃,3—9 h和21—72 h预报时效的准确率由原来的50%和30%分别上升到70%和50%。采用S型多隐层BP神经网络误差最小,不同预报时效释用稳定性最高,同时该释用方法对t_(min)的预报特征把握更精准,释用效果明显优于对t_(max)的预报释用,但迭代计算耗费时间大幅增多,与预报效果的提升不成正比。简化Line型的BP神经网络通过8个半月的数据量和简单的网络模式,捕获了EC预报的特征,不但减小了计算量,大幅缩短了计算时间,而且预报结果也有显著提升,预报稳定性较好,具有广泛的业务应用空间。  相似文献   
60.
准噶尔盆地玛湖凹陷百口泉组相对湖平面升降规律研究   总被引:2,自引:1,他引:1  
准噶尔盆地三叠系百口泉组相对湖平面升降规律认识不清,制约了对百口泉组沉积体系分布与演化的分析。在高分辨率层序地层学理论指导下,综合钻井、测井等资料,采用传统定性分析与定量的测井小波变换分析相结合的方法,对准噶尔盆地玛湖凹陷斜坡区三叠系百口泉组进行高精度层序地层划分,将百口泉组定量划分为1个长期层序,4个中期层序,16个短期层序,126个超短期层序;对126个超短期层序进行Fisher图解的定量分析,结果显示百口泉组沉积时期湖平面升降总体表现出持续上升的特征,内部又可划分为多个次级湖平面升降旋回,百口泉组一段(T1b1)、百口泉组二段(T1b2)、百口泉组三段(T1b3)与三次湖平面持续上升过程相对应,百口泉组三段(T1b3)湖平面达到百口泉组时期的最大规模。通过对比前人研究成果和钻井地质信息,认为相对湖平面升降曲线具有很高的可信度。  相似文献   
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