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61.
基于构成要素的预报方法——配料法 总被引:18,自引:8,他引:10
文章概要介绍了1996年由Doswell等人提出的"基于构成要素的预报方法",即所谓"配料法"的主要思路。通过与常用的传统预报方法"流型辨识方法"进行比较来说明"配料法"的优势和局限性,并利用实际雷暴生成的例子演示配料法的应用;强调"配料法"和"流型辨识方法"之间有很强的互补性;同时对有关"配料法"的一些误解进行了澄清。 相似文献
62.
丁锋 《南京气象学院学报》2011,(4):289-318
辅助模型辨识思想、多新息辨识理论、递阶辨识原理、耦合辨识概念是该文作者提出的研究辨识问题的原创性新方法,已经被用在很多辨识问题的研究中,形成了不同的辨识方法族,可以用于解决许多线性或非线性模型的自适应信号处理、自适应参数估计、自适应滤波和预测、自适应控制等问题.由于客观事物具有双重属性:一些特征变量是可观测的;一些是不可测的.如果表征系统特征的观测变量都是可测的,就容易建立描述其运动规律的数学模型.客观事物的不可测属性给建立系统数学模型带来特别的困难.在这种情况下,如何利用系统的可测信息,实现对系统未知变量的估算,来建立系统的数学模型,是辨识领域极具挑战性的研究课题.辅助模型辨识思想就是在这样的背景下发展起来的.该文介绍辅助模型辨识思想和一些基于辅助模型的辨识方法. 相似文献
63.
刘云平 《南京气象学院学报》2011,(3):255-258
针对大规模多体系统动力学建模过程复杂及计算效率、精度不高的难题,在空间算子代数理论的基础上,通过旋量表达的有关力学量和运动量,将包含机构拓扑关系及运动、力递推关系的移位算子直接与Newton-Euler递推动力学计算相结合,实现了广义速度、广义加速度、广义力和广义质量沿着链正向或反向递推,避免了交叉运算和不必要的积分运算,得到了高效率、高精度的动力学建模方法.该方法形式简洁、物理意义明确,适于计算机编程和运算,具有重要的科学意义和工程应用价值,并通过算例验证了结果的正确性和有效性. 相似文献
64.
65.
复合微粒群优化(HPSO)是一类随机全局优化技术,具有搜索能力强、收敛速度快、搜索精度高的优点.针对岩石蠕变本构模型非定常参数的辨识问题,利用FLAC软件自带的fish语言实现了HPSO算法对非定常参数的辨识.该方法从非定常参数的随机值出发,以蠕变过程中试件变形的实验值与计算值的误差大小作为适应度函数来评价参数的品质,... 相似文献
66.
极化大地复电阻率正反演 总被引:3,自引:0,他引:3
论述了层状极化大地复电阻率正、反演算法。给出了层状极化大地条件下三极和对称四极装置视复电阻率的解析表达式,并引入线性滤波方法实现表达式的求解。正演算例计算结果表明;随着频率的降低,复电阻率相位峰值增大;随着极化层层厚增加,复电阻率虚部平缓变化后连续递增。介绍了递推反演算法的实现过程,从理论模型试算结果看,测深曲线较好地反映了极化层Cole-Cole参数随深度的变化规律,其曲线的首支和尾支趋近于极化层的真Cole-Cole参数,表明了反演计算的可行性。 相似文献
67.
典型块结构非线性系统包括基本的输入非线性系统、输出非线性系统、输入输出非线性系统、反馈非线性系统等.输入非线性系统包括输入非线性方程误差类系统和输入非线性输出误差类系统.以输入非线性方程误差自回归系统,即输入非线性受控自回归自回归(IN-CARAR)系统为例,分别基于过参数化模型,基于关键项分离原理,基于数据滤波技术以及基于辨识模型分解技术,研究和提出了IN-CARAR系统的随机梯度辨识方法、多新息随机梯度辨识方法、递推最小二乘辨识方法、多新息最小二乘辨识方法.这些方法可以推广到其他输入非线性方程误差系统、输入非线性输出误差类系统、输出非线性方程误差类系统、输出非线性输出类系统、反馈非线性系统等.同时,给出了几个典型辨识算法的计算步骤、流程图和计算量. 相似文献
68.
系统有线性和非线性之分.线性系统有统一的描述形式,非线性系统因类别无数,不可能有统一描述.线性参数系统是一类特殊的非线性系统,它在参数空间上呈现线性特征,介于线性系统与非线性系统之间.针对伪线性参数系统,讨论了基于辅助模型的多新息辨识方法、基于滤波的辅助模型多新息辨识方法、基于模型分解的辅助模型多新息辨识方法、基于滤波的分解多新息辨识方法,并给出了几个典型辨识算法的计算量、计算步骤和流程图. 相似文献
69.
70.
利用2008年1月—2013年12月以及2017年1—11月全球天气预报系统(GFS)预报场资料,采用自适应线性最小二乘回归(LS)和自适应递推卡尔曼(Kalman)滤波两种动态时变参数方法,建立了河套周边地区0~168 h预报时效的总云量精细化预报,并与GFS模式直接输出的总云量、线性预报模型逐步回归预报方法得到的总云量以及非线性预报模型BP神经网络和最小二乘支持向量机回归方法(LSSVM)得到的总云量进行了对比,结果如下:(1)相比GFS模式直接输出的总云量,LS、BP神经网络、LSSVM得到的总云量与实况值的平均绝对误差均明显减小。LS方法误差最小,LS方法的年MAE均在20%~25%,且随着预报时效的延长,改进效果越大。LS方法、多元逐步回归方法、BP神经网络、LSSVM四种方法在6—8月的改进效果最大。(2)LS方法预报的总云量与实况云量的相关性最好,即使168 h预报时效的相关系数依然在0.64以上,远高于其他几种模型的预报结果。(3)LS方法能够明显地提高少云和多云天空状况下预报的击中率,且最优(少云击中率平均提高24 %,多云击中率平均提高34 %)。(4)自适应递推Kalman滤波方法存在预报滞后现象,改进效果不明显。 相似文献