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1.
针对电离层总电子含量(TEC)数据非线性、非平稳的特点,在自回归移动平均(ARMA)模型的基础上,结合经验小波变换(EWT),提出一种组合的短期电离层预测方法。采用IGS提供的电离层TEC格网数据进行实验,通过对比分析可知,相较于单一ARMA模型,本文组合模型在太阳活动低年和太阳活动高年5 d内的平均相对精度分别提高4.8%和2.8%,前1 d内组合模型的平均相对精度分别提高7%和6.1%。  相似文献   
2.
基于15 d的精密卫星钟差数据,从不同角度全面分析6种常用钟差预报模型(LP模型、QP模型、GM模型、SA模型、ARIMA模型、KF模型)基于钟差一次差分预报原理的预报效果,得到以下结论:1)采用钟差一次差分预报原理,可以提高LP模型、SA模型、GM模型及KF模型对于GPS卫星钟差的3 h预报精度,提高QP模型和ARIMA模型对于ⅡF Rb钟的3 h预报精度,提高LP模型和GM模型在6 h和12 h预报中的精度,提高ARIMA模型在6 h、12 h和24 h预报中的精度;2)基于钟差一次差分预报原理的预报结果与卫星及其星载钟类型有关,对于GPS BLOCK ⅡF Rb钟,该预报原理可以提高6种模型的短期预报精度,特别是对GM模型、LP模型和ARIMA模型预报效果的改善最为显著;3)对于3 h和6 h的预报,采用钟差一次差分预报原理的LP模型(DLP模型)对应的RMS值都最小,即DLP模型的预报精度最高,说明钟差一次差分数据更适合一次多项式模型的短期预报。  相似文献   
3.
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   
4.
随着黑河流域时空数据的快速增长,已有的黑河信息系统在共享效率、数据分析及平台架构等方面存在缺陷,已无法满足现实的需要。本研究针对目前平台的缺陷重新设计新版数字黑河信息系统(NDHRIS)的整体框架,从观测、数据及模型三个角度实现新版数字黑河信息系统的新功能。首先从基础设施、服务及应用三个层面介绍系统整体设计,其次详细阐述系统实现的关键技术及功能改进,最后,讨论了该系统仍然存在的问题及未来发展方向。目前该系统已业务化运行,数据量超过5 T,共1 058条元数据,向大约100个研究所和50个项目提供了大约8 TB数据集和5 000个数据服务,有效提升了黑河流域科学数据的共享效率,支撑全球寒区监测计划的实施。  相似文献   
5.
本文提出了一种基于冷冻脱盐的海水双级冷冻预淡化系统。该系统利用蒸发结晶器对海水进行冷冻,并通过振动分离与洗涤实现冰晶与卤水的分离,以此实现海水的初步脱盐,可作为反渗透淡化的预处理系统。同时,海水冷冻淡化过程中消耗的冷量可重新回收用于空调制冷,淡化成本得以有效降低。本文建立了海水双级冷冻预淡化系统的数学模型,获得了试验系统的关键设计参数,以此搭建了试验平台并完成了试验测试,并对海水双级冷冻预淡化系统进行了经济性分析。试验结果表明:经过海水冷冻预淡化系统,预淡化海水产量可维持在21~27 L/h之间;预淡化海水盐度可从35降低到约11;预淡化过程可回收总冷量7.91 kW;反渗透淡化总成本可降低约33%。  相似文献   
6.
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   
7.
针对三峡库区"阶跃式"滑坡的变形特征,提出了一种新的滑坡位移预测方法。以白水河滑坡ZG118和XD-01监测点位移数据为例,采用基于软筛分停止准则的经验模态分解(SSSC-EMD)将累计位移-时间曲线和影响因子时间序列自适应地分解为多个固有模态函数(IMF),并采用K均值(K-Means)聚类法对其进行聚类累加,得到有物理含义的位移分量(趋势性位移、周期性位移以及随机性位移)和影响因子分量(高频影响因子和低频影响因子)。使用最小二乘法对趋势性位移进行拟合预测;采用果蝇优化-最小二乘支持向量机(FOA-LSSVM)模型对周期性位移和随机性位移进行预测。将各位移分量预测值进行叠加处理,实现滑坡累计位移的预测。研究结果表明,所提出的(SSSC-EMD)-K-Means-(FOA-LSSVM)模型能够预测"阶跃式"滑坡的位移变化规律,且预测精度高于传统的支持向量机回归(SVR)、最小二乘支持向量机(LSSVM)模型;并通过改变训练集长度,进行单因素分析,发现其与预测精度之间呈正相关关系。  相似文献   
8.
Field measurement and modelling of soil erosion provides insights into landscape systems as well as the potential for enhanced landscape management. There are a number of field and numerical methods by which soil erosion and deposition can be quantified. Here we examine the capability of the SIBERIA landscape evolution model to quantify short-term erosion and deposition on a well-managed cattle grazing landscape on the east coast of Australia. The model is calibrated by two methods (1) a geomorphological approach using a site digital elevation model (DEM) and soil data and (2) a laboratory-scale flume. The two calibration processes resulted in similar model input parameters and estimated erosion rates of 3.1 t ha−1 year−1 and 4.4 t ha−1 year−1, respectively. These were found to closely match erosion rates estimated using the environmental tracer 137Cs (2.7–4.8 t ha−1 year−1). However, erosion and deposition estimated at individual points along the hillslope was not well correlated with 137Cs at the same position due to the temporal averaging of the model and microtopography. Sensitivity analysis showed the model was more sensitive to parameterisation than sub-DEM-scale topography. This places confidence in the model's ability to estimate erosion and deposition across an entire hillslope and catchment on decadal time scales. We also highlight the robustness and flexibility of the calibration methods.  相似文献   
9.
Systematic variations in atmospheric heat exchange, surface residence time, and groundwater influx across montane stream networks commonly produce an increasing stream temperature trend with decreasing elevation. However, complex stream temperature profiles that differ from this common longitudinal trend also exist, suggesting that stream temperatures may be influenced by complex interactions among hydrologic and atmospheric processes. Lakes within stream networks form one potential source of temperature profile complexity due to the spatially variable contribution of lake-sourced water to stream flow. We investigated temperature profile complexity in a multi-season stream temperature dataset collected across a montane stream network containing many alpine lakes. This investigation was performed by making comparisons between multiple statistical models that used different combinations of stream and lake characteristics to represent specific hypotheses for the controls on stream temperature. The compared models included a set of models which used a topographically derived estimate of the hydrologic influence of lakes to separate and quantify the effects of stream elevation and lake source-water contributions to longitudinal stream temperature patterns. This source-water mixing model provided a parsimonious explanation for complex stream-network temperature patterns in the summer and autumn, and this approach may be further applicable to other systems where stream temperatures are influenced by multiple water sources. Simpler models that discounted lake effects were more optimal during the winter and spring, suggesting that complex patterns in stream temperature profiles may emerge and subside temporally, across seasons, in response to diversity of water temperatures from different sources.  相似文献   
10.
现如今,新冠肺炎(COVID-19)严重威胁着世界各国人民的生命健康.许多流行病学模型已经被用于为政策制定者和世界卫生组织提供决策参考.为了更加深刻的理解疫情趋势的变化特征,许多参数优化算法被用于反演模型参数.本文提议使用结合了高斯-牛顿法和梯度下降法的Levenberg-Marquardt(LMA)算法来优化模型参数.使用四个病例数相对较多的国家来验证这一算法的优势:相较于传统流行病学模型模拟曲线过早过快的到达峰值,应用 LMA 的 Statistical-SIR(Statistical-Susceptible-Infected-Recovered)模型可以更好地拟合实际疫情曲线.  相似文献   
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