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991.
701C雷达与系统终端的时间误差和调整陈润浩(南阳市气象局·473055)701C雷达采用MS-51系列单片机,定时传输测风数据。探空信号和受控秒信号是通过有关电路和测风信号一起,经电缆送往安装在微机内部的预处理器。预处理器把接收的信号进行翻译、处理...  相似文献   
992.
为了探索B-P网络的参数调整特性,进行了参数α、β的选取对B-P算法的收敛速度和模型的稳定性的影响研究。通过B-P网络用于气象预测建模的参数调整个例分析表明:参数α、β的取值对B-P模型的稳定性无显著影响,但参数值的调整尤其是β值的调整对建整对建模的收敛速度明显的影响。  相似文献   
993.
为实现多路信号共享设备的目的,提出一种利用时分多路复用技术在一个信道中同时传输一路语音信号和两路数据信号的方案,并着重阐述了各路信号的处理方式。  相似文献   
994.
本文提出采用模糊数学综合评判方法,评价权属调查成果质量,探讨权属调查成果检查验收科学化的方法。  相似文献   
995.
国务院机构改革以后,省级地勘局怎么办?应尽快实现由事业单位向现代企业制度的发展,本文在这一方面作一初  相似文献   
996.
卡尔曼滤波的主要思想,是用状态方程和量测方程描述线性动态系统。在求得滤波器表达式之后,给出了滤波递归算法。卡尔曼滤波应用于测井数据处理,其参数具有特征性,对如何确定某些参数进行了讨论。实例证明,经过卡尔曼滤波处理后,测井曲线的纵向分辨率有了显著提高,定量解释结果也接近于地层真值。  相似文献   
997.
地理信息系统(GIS)中涉及的数据是具有丰富地理特征的地理数据集合。这些数据信息量大、来源复杂,只有建立完善的质量控制体系,才能使数据的采集和存贮规范化,从而建立起高质量的GIS地理数据库。数字化作为地理信息系统有关图形图件数据采集的重要方式,是获取空间数据的重要手段,尤其要对其进行严格的质量控制。  相似文献   
998.
非线性形变影响全球卫星导航系统(GNSS)坐标时序精度. 采用改进的自适应噪声总体集合经验模态分解(ICEEMDAN)和环境负载改正相结合的方法开展GNSS测站非线性形变去除研究. 首先使用GMIS软件将GNSS坐标时序补充完整并去除粗差,然后使用ICEEMDAN方法对GNSS坐标时序进行分解,使用排列熵算法选取包含噪声和非线性形变的高频分量,最后使用环境负载对高频分量进行去除,利用经验模态分解(EMD)方法和环境负载结合的方法进行去除效果对比. 研究结果表明:非线性形变去除后的GNSS坐标时序均方根(RMS)变化各有区别,垂向(U)方向最为明显,最大值达6.715 mm,东(E)方向次之,北(N)方向最小;ICEEMDAN方法和环境负载改正结合后N方向的非线性形变全部得到了削弱,E方向的非线性形变有75%得到了削弱,U方向的非线性形变有62.5%得到了削弱,其改正效果优于EMD方法和环境负载结合的改正效果.   相似文献   
999.
施工期平整度测量对地坪施工质量的控制与评估具有重要意义。采用靠尺或水准仪的传统地坪平整度测量方法存在测点稀疏、效率低等不足,难以适应超大地坪施工期平整度快速、精细的测量需求。提出了一种全站仪与惯性导航系统(inertial navigation system,INS)融合的平整度快速测量方法,通过卡尔曼滤波融合全站仪和INS数据,解算小车运动轨迹,根据轨迹点的高程计算平整度指标,发明研制相应的测量设备,应用于2022年北京冬奥会国家速滑馆冰面混凝土基底施工期平整度检测。实验结果表明,所提方法精度与水准仪相当,而测量效率显著提高,不仅能对地坪施工期整体平整度质量进行评估,而且可以对平整度异常进行检测和定位,为地坪的磨平工作提供指导,具有良好的工程价值。  相似文献   
1000.
利用重力场恢复与气候实验卫星反演的陆地水储量和全球陆地数据同化系统(global land data assimilation system,GLDAS)水文模型,从流域降雨分布信息出发,结合季节调整技术和非线性自回归(non-linear autoregressive,NAR)神经网络对流域地下水储量变化进行预测,并与未经过季节调整的NAR神经网络、自回归(autoregressive, AR)模型以及季节性自回归差分移动平均(seasonal autoregressive integrated moving average, SARIMA)模型进行对比分析。以长江流域、勒拿河流域、鄂毕河流域以及叶尼塞河流域为例,结果表明,经过季节调整后的流域降雨和地下水分别服从独立分布和一阶自回归模型,为NAR神经网络时延数的确定提供了新的途径。经过季节调整后的NAR神经网络的预测结果在4个流域的模型表现优于传统的AR模型和SARIMA模型,均方根误差在1 cm以内,相关系数超过0.96。结合季节调整和NAR神经网络提高了流域地下水储量预测精度,减少了训练参数,加快了神经网络的收敛速度。  相似文献   
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