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Verifying Fossil-Fuel Carbon Dioxide Emissions Forecasted by an Artificial Neural Network with the GEOS-Chem Model 下载免费PDF全文
In this study, the authors developed an en- semble of Elman neural networks to forecast the spatial and temporal distribution of fossil-fuel emissions (ff) in 2009. The authors built and trained 29 Elman neural net- works based on the monthly average grid emission data (1979-2008) from different geographical regions. A three-dimensional global chemical transport model, God- dard Earth Observing System (GEOS)-Chem, was applied to verify the effectiveness of the networks. The results showed that the networks captured the annual increasing trend and interannual variation of ff well. The difference between the simulations with the original and predicted ff ranged from -1 ppmv to 1 ppmv globally. Meanwhile, the authors evaluated the observed and simulated north-south gradient of the atmospheric CO2 concentrations near the surface. The two simulated gradients appeared to have a similar changing pattern to the observations, with a slightly higher background CO2 concentration, - 1 ppmv. The results indicate that the Elman neural network is a useful tool for better understanding the spatial and tem- poral distribution of the atmospheric C02 concentration and ft. 相似文献
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针对出行者对公交车辆运行信息的需求,基于GPS技术设计了一个动态显示公交车辆位置信息的监督站牌系统,并提供公交位置信息的网络查询服务,方便出行者了解公交车辆的实时运营信息,以及对公交车辆的实时监督.系统以LabVIEW为软件开发平台对数据进行分析与处理,利用ASP.NET进行Web网页开发并与数据库交互,实现公交系统的智能运营和智能服务.通过实际验证,该方案具有可行性、实用性. 相似文献
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门可佩 《南京气象学院学报》2014,6(2):175-181
根据1827年以来的统计资料进行分析,长江流域大洪水展示出极为显著的有序性.运用翁文波信息预测理论,构建长江大洪水二维平面和三维立体信息有序网络结构并进行综合分析和预测,结果表明:2014、2020、2030、2036、2051与2058年前后的汛期,长江流域将有可能发生大洪水. 相似文献
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北京市热环境时空分异与区划 总被引:8,自引:1,他引:7
城市热环境空间区划是采用分区管理的思路来缓解城市社会经济发展与热环境之间矛盾的技术基础。本文构建城市热环境区划模型的思路为:(1)将不同时相的MODIS地表温度数据产品进行正规化、分级,分析2008年北京城市热环境时空分布特征。(2)构建城市热环境影响因素评价体系,并通过空间主成分分析计算得到热环境影响主成分因子。(3)通过自组织映射神经网络,利用热环境影响主因子,进一步对热环境进行空间区划。结果表明,北京夜间较白天城市热岛分布层次感明显,夏季白天较其他季节高温区聚合程度高。区域下垫面组成要素直接影响热环境,北京城市热环境的主成分因子依次为植被覆盖、地形地貌、城市下垫面建设规模和人为热排放,并依此将北京划为7个热环境区域,根据各个分区热环境成因机制差异分别提出热环境改善和调控措施。 相似文献
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为了满足昆明市卫星定位综合服务系统(KMCORS)对高精度天顶湿延迟(ZWD)的需要,本文开发了适用于昆明地区的ZWD模型KM。KM模型是根据昆明探空站2015-2018年的探空资料,基于误差反向传播(BP)神经网络建立的,同时采用2019年的探空数据,验证了KM模型的预测性能。测试结果表明,与广泛使用的SA模型相比,KM模型的RMSE由4.0 cm降至2.2 cm,精度提升了45%;KM和SA模型的Bias分别为0和-3.1 cm。该结果表明KM模型对ZWD估计具有无偏性,而SA模型在高原区存在过度估计的问题,KM模型具有比SA经验模型更优的预测性能,其应用将有助于提升KMCORS的服务质量。 相似文献
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城市轨道交通沿线的风险源识别是防止违规作业导致的安全事故的重要手段。为解决传统识别方法效率低、漏检率高、成本大等问题,本文基于无人机地铁保护区巡检系统,采用卷积神经网络对无人机采集的影像数据进行风险源识别。首先介绍无人机影像获取的流程,并在原始影像数据的基础上,通过数据增强的方式制作多角度、多尺度的风险源数据集;然后使用卷积神经网络建立风险源识别模型,对无人机采集影像中的风险源进行自动识别和定位。试验结果表明,多角度、多尺度风险源数据集的建立进一步提升了模型的识别准确率,且比传统方法具有效率高、成本低等优点。 相似文献
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