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1.
针对卫星钟差不能被精确模型化的问题,将具有较强记忆功能和强大计算能力的Elman神经网络运用到卫星钟差预报中,提出适用于卫星钟差预报的Elman模型。首先对原始钟差数据进行一次差处理,然后选择合适的神经网络结构建立预报效果最佳的Elman钟差预报模型,最后选用国际GNSS服务(IGS)提供的精密钟差数据进行GPS卫星钟差预报,并与二次多项式模型、附加周期项的多项式模型和灰色系统模型进行对比分析。结果表明,Elman模型进行1 d、7 d和30 d钟差预报的精度得到显著提高,分别达到亚ns、ns和μs级,表明该模型的钟差预报性能优于3种常用模型,在卫星钟差预报中具有可行性。 相似文献
2.
四川省青川县滑坡灾害群发,点多面广,区域滑坡灾害预警是有效防灾减灾的重要手段,预警模型是成功预警的核心。由于研究区滑坡诱发机理复杂、调查监测大数据及分析方法不足等原因,传统区域地质灾害预警模型存在预警精度有限、精细化不足等问题。文章在青川县地质灾害调查监测和降水监测成果集成整理与数据清洗基础上,构建了青川县区域滑坡灾害训练样本集,样本集包括地质环境、降雨等27个输入特征属性和1个输出特征属性,涵盖了青川县近9年(2010—2018年)全部样本,数量达1 826个(其中,正样本613个,负样本1 213个)。基于逻辑回归算法,对样本集进行5折交叉验证学习训练,采用贝叶斯优化算法进行模型优化,采用精确度、ROC曲线和AUC值等指标校验模型准确度和模型泛化能力。其中,ROC曲线也称为“受试者工作特征”曲线;AUC值表示ROC曲线下的面积。校验结果显示,基于逻辑回归算法的模型训练结果准确率和泛化能力均较好(准确率94.3%,AUC为0.980)。开展区域滑坡实际预警时,按训练样本特征属性格式,输入研究区各预警单元27个特征属性,调用预先学习训练好的模型,输出滑坡灾害发生概率,根据输出概率分段确定滑坡灾害预警等级。当输出概率P≥40%且P<60%时,发布黄色预警;当输出概率P≥60%且P<80%时,发布橙色预警;当输出概率P≥80%时,发布红色预警。 相似文献
4.
德清县紧紧围绕“不死人、少伤人、少损失”的总目标,聚力“整体智治”,充分运用云计算、大数据、物联网、人工智能等现代科学技术,扎实推进地质灾害防御体系和智控能力建设,整体提升地质灾害综合防治水平,努力实现从单部门应对单一灾种向多部门联动应对灾害链转变,从人防为主向人防技防并重转变,从隐患点管理向风险防控转变,有效破解地质灾害治理难题,最大限度减少地质灾害给人民生命和财产造成损失,已连续14年实现了地质灾害“零伤亡”,为“平安德清”建设提供地质环境安全保障。 相似文献
5.
以现有地磁台站的长期海量观测数据为基础,忽略地磁场成因及众多影响因素的复杂作用机理,对地磁变化场的时空关联性进行分析,挖掘数据中蕴含的规律信息,进一步构建基于BP神经网络的地磁变化场预测模型。通过实际地磁台站的观测数据对模型预测结果进行验证,结果表明,对于任意选取的100组验证数据,均方根误差为4.8 nT,求解精度能够满足一般科学研究对地磁变化场的精度需求。 相似文献
7.
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
9.
通过智能物联网技术实时获取积水监测实况数据,利用天津市气象精细化格点预报产品和城市自动雨量观测站实况数据,以机器学习、神经网络模型和天津市城市内涝风险等级划分原理为基础,研究基于用户实时位置的城市内涝预报预警技术,研发天津市城市自动化积水监测预警系统。结果表明,该系统具备一定的城市内涝风险监测预警预报能力,并在2018—2020年多次重大天气过程中应用,积水深度预报结果与监测结果基本一致,应用数据表明验证结果良好,系统可以为政府防灾减灾决策、指挥调度提供精准、及时的气象数据支撑。 相似文献
10.
Changes in air pollutants during the COVID-19 lockdown in Beijing:Insights from a machine-learning technique and implications for future control policy 下载免费PDF全文
Jiabao Hu Yuepeng Pan Yuexin He Xiyuan Chi Qianqian Zhang Tao Song Weishou Shen 《大气和海洋科学快报》2021,14(4):63-69
基于2015-2020年北京35个环境空气站和20个气象站观测资料,应用机器学习方法(随机森林算法)分离了气象条件和源排放对大气污染物浓度的影响.结果发现,为应对疫情采取的隔离措施使北京2020年春节期间大气污染物浓度降低了35.1%-51.8%;其中,背景站氮氧化物和一氧化碳浓度的降幅最大,超过了以往报道较多的交通站点.同时,2020年春节期间的气象条件不利于污染物扩散,导致多次霾污染事件发生.为进一步改善北京空气质量,未来需要优化减排策略. 相似文献