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针对卫星钟差(satellite clock bias,SCB)呈现非线性、非平稳变化的特性,提出结合经验模式分解(empirical mode decomposition,EMD)和最小二乘支持向量机(least squares support vector machines,LSSVM)的钟差预报方法.首先对钟差相邻历元间作一次差,并利用经验模式分解将差分序列分解成若干不同频率的平稳分量,分解后的分量突出了差分序列不同的局部特征;然后根据各个分量的变化规律,选择合适的核函数和相关参数构造不同的最小二乘支持向量机模型分别预报;最后将各分量预报值叠加得到一次差预报值,再将其还原得到钟差预报值.实验结果表明,所提方法与常用的二次多项式(quadratic polynomial,QP)模型、灰色系统(grey model,GM)模型和单一的最小二乘支持向量机模型相比,具有较高的预报精度和较强的泛化能力. 相似文献
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针对极端学习机(Extreme Learning Machine,ELM)用于日长(Length-Of-Day,LOD)变化预报过程中,样本输入方式对预报结果的影响进行了研究。采用跨度、连续和迭代3种样本输入方式对日长变化进行预报。结果表明,不同的样本输入方式对预报结果有很大影响,样本按跨度输入的预报精度最低;样本采用连续输入方式在短期和中长期预报中预报精度较高,但计算速度较慢,较适合中长期预报;样本按迭代输入方式的短期预报精度稍优于连续输入方式,而中长期预报精度则不如连续输入方式,但具有较高的预报效率。这对于日长变化的实时快速预报有着较高的现实意义。 相似文献
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综合利用双频载波相位观测值进行周跳的探测与修复 总被引：1，自引：0，他引：1
针对参考站单站静态双频的特点，提出了一种综合利用双频载波相位观测值求差法和载波相位变化率来探测周跳并修复的新方法；介绍了两种方法的数学模型，给出了具体实施步骤；最后用算例验证了方法的可靠性和有效性。 相似文献
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2013年7月11日,四川省汶川县威州镇七盘沟暴发大规模泥石流。通过实地调查和测量,获取了98份建筑物破坏样本。泥石流中大石块、漂木和生活废弃物是参与破坏的主要介质;建筑物长轴方向与流向垂直时,更易遭受破坏;而长轴方向与流向平行且规则分布时,首个遭遇泥石流的建筑物会严重破坏,但也起到阻挡泥石流和耗能的作用,较好地保护了其后的建筑物;当建筑物分布不规则时,首个和凸出的建筑物均遭受冲击破坏;距泥石流出口和主流线越近,建筑物破坏越严重。分析建筑物破坏特征发现:受损建筑物表现的破坏模式因结构类型不同而异;若以梁和柱为承重构件,其破坏主要因柱体受冲后产生塑性铰或被剪断,致建筑物倾斜或倒塌,而以砌体为承重构件者,其破坏表现为承重墙体产生裂缝或垮塌致建筑物整体倒塌。参照建筑物破坏模式,以静力学极限平衡理论为基础,提出建筑物柱体和墙体破坏的临界条件计算公式。最后,依据泥石流的破坏方式和建筑物受损模式,将七盘沟建筑物的破坏划分为5个等级,并讨论了甘肃舟曲泥石流和本次灾害期间建筑物破坏特征的异同。本研究从案例分析的角度,为泥石流危险区城镇及居民点建筑物规划布局和结构设计提供参考。 相似文献
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周跳的探测与修复是GPS载波相位数据处理中一项重要的任务。首先介绍了双频相位求差法探测与修复周跳的原理;其次,利用Fortran语言编制了相应的程序,并通过实例分析了在不同采样率下探测周跳与修复的效果;最后讨论了该方法探测周跳的不足。 相似文献
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雷诺数对藻类垂向分布特性的影响 总被引：1，自引：1，他引：0
为研究紊流水体中藻类的垂向分布特性,依据三峡水库次级河流回水段的水动力状况,自行设计了水流实验装置,选取次级河流回水区水华高发时段的气候状况和营养盐水平为实验条件,研究了雷诺数对蓝藻、绿藻和硅藻垂向分布的影响以及雷诺数对不同水深处藻类的悬浮和聚集行为的作用.研究结果表明:在水温为20℃、光照强度为5000 lx的富营养水体中,当断面平均流速在0～0.005 m/s、雷诺数在0～1750时,蓝藻主要悬浮聚集在0.2～0.8 m的表层水体中;而当断面平均流速在0.1～0.5 m/s、雷诺数在35000～175000时,硅藻主要悬浮聚集在0.2～0.8 m的表层水体中;与蓝藻和硅藻相比,绿藻适宜的雷诺数范围更宽,当断面平均流速在0～0.05 m/s、雷诺数在0～17500时,绝大部分的绿藻都能悬浮聚集在0.2～0.8 m的表层水体中. 相似文献
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使用麻雀搜索算法(sparrow search algorithm,SSA)对BP神经网络的初始权值和阈值进行优化和调整,以提高神经网络模型短期预报的精度和稳定性.采用IGS产品中的卫星钟差数据,对SSA-BP神经网络模型、PSO-BP神经网络模型、传统BP神经网络模型及传统二次多项式模型(QP模型)进行实验对比,结果... 相似文献
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随着科学技术的发展,无人机航测技术的应用日渐广泛。尤其是在土地整治项目开展过程中,传统的测绘技术工作效率较低,测量结果准确度较差,已经无法满足社会发展的需求。通过无人机航测技术的应用,提高了土地整治工作的便捷性,使得测绘结果更加准确。本文将简单阐述无人机测绘技术的特点,深入分析其在土地整治项目中的应用,为相关工作者提供参考借鉴。 相似文献
10.
现有UT1-UTC预报模式在进行周期项与残差项拟合分离时,通常没有考虑最小二乘拟合序列的端部效应,预报精度难以取得较大提高。针对最小二乘拟合存在的端部效应,首先采用灰色模型在UT1-UTC序列的两端进行数据延拓,形成一个新序列,然后对新序列进行最小二乘拟合,最后再联合最小二乘和神经网络(LS+NN)模型对UT1-UTC原始序列进行外推。结果表明,对UT1-UTC序列进行端点数据延拓再进行最小二乘拟合,能够有效地改善最小二乘拟合序列的端部效应;相对于常规LS+NN模型,端部效应改善的LS+NN模型的UT1-UTC预报精度有一定提高,尤其对中长期预报精度提高更为明显。 相似文献