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以太湖作为研究区,把数据同化技术引入蓝藻水华预测研究,设计并实现了太湖叶绿素a质量浓度同化试验系统,该系统结合基于WASP原理的二维水动力水质耦合模型,采用集合卡尔曼滤波方法同化空间分辨率为250 m的MODIS叶绿素a质量浓度反演数据. 结果表明,利用同化技术将衡量模型预报值、分析值和观测值之间的偏差指标RMSE减小了15.5%,可以有效地提高叶绿素a质量浓度的预测精度. 相似文献
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基于区域大气模拟系统,采用网格嵌套方法,发展了由区域尺度气象模式 (R αM )和城市尺度气象模式 (C βM )组成的嵌套模式预报系统,为空气污染预报提供必需的气象要素场。共进行了 5组预报实验,并分别与对应区域和城市尺度的两类静力平衡预报模式 :Eta模式 (区域尺度 )和M βM (城市尺度 )的预报结果进行了比较研究。结果表明,R αM和C βM预报结果更能准确合理地反映天气系统的实际变化规律,其预报效果明显好于Eta模式和M βM。建立的嵌套模式预报系统可为空气污染业务预报提供一个好的工作平台. 相似文献
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本文运用新建立的全球三维大气化学模式MOZART-2与全球大气环流模式CAM2的离线耦合模式系统对欧洲地区地面和对流层臭氧浓度进行了数值模拟研究。模式的模拟结果分别与欧洲两个站点的地面观测资料和四个站点的臭氧探空观测资料进行了对比分析研究。通过将模拟结果与欧洲地面观测资料的对比分析表明,该模式系统除了对德国Hohenpeissenberg地面观测站臭氧浓度略微高估和荷兰Kollumerwaard地面观测站臭氧浓度有些低估外,能基本上反映所在地区地面臭氧和一氧化碳浓度的季节变化特征。通过将模拟结果与德国Lindenberg和芬兰Sodankyla两个站点臭氧探空观测资料的对比分析表明,该模式系统能较为成功地再现对流层臭氧浓度的大小和垂直梯度特征,特别是能较为准确地模拟出两站点秋季对流层中部臭氧浓度的大小。另外,该模式系统也能够基本上反映该地区对流层臭氧浓度的季节变化和纬度变化特征,对德国Hohenpeissenberg站点和挪威Nyalesund站点对流层上层臭氧浓度的模拟结果更接近于观测值。本研究结果表明,该模式系统对欧洲地区对流层臭氧浓度的大小和分布具有良好的模拟性能,这为进一步运用该模式系统探讨欧洲地区的污染排放物对亚洲的输送问题提供了科学的依据。 相似文献
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基于内容的非结构化P2P搜索系统中直接影响查询效果和搜索成本的两个主要问题是,高维语义空间所引起的文本相似度计算复杂以及广播算法带来的大量冗余消息. 本文提出利用集合差异度实现基于内容聚类的P2P搜索模型提高查询效率和减少冗余消息。该模型利用集合差异度定义文本相似度,将文本相似性的计算复杂度控制在线性时间内而有效地减少了查询时间;利用节点之间的集合差异度实现基于内容的聚类,既降低了查询时间,又减少了冗余消息.模拟实验表明,利用集合差异度构建的基于内容的搜索模型不仅具有较高的召回率,而且将搜索成本和查询时间分别降低到了Gnutella系统的40%和30%左右. 相似文献
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为开展城市空气质量业务预报,新近发展了一新的城市尺度气象和空气质量耦合数值预报模式系统,用该系统对重庆、天津、广州和济南市的24小时空气质量作了大量实际预报试验.预报与野外实测的浓度-气象场之间比较表明:预报与实测浓度(SO2、NO2和PM10)和风速比值总体平均为1.02±0.36和1.08±0.38;预报与实测的风向差在67.5°以内的概率可超过80%;预报与实测温度差在1.0℃以内的概率可超过75%;24小时降水量的预报准确率大于80%;日均API的预报准确率可达80%以上;预报与实测浓度-气象场之间有好的一致性. 相似文献
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3 多个相关样本的显著性检验
3.1 方法前面所提到的成对资料的显著性检验是对两个相关样本检验,属于多个相关样本检验中最基本的形式.spss 软件通常为多个相关样本的非参数检验提供了3种检验方法.
3.1.1 COCHRAN检验又称为Q检验用来检验K个相关样本的总体分布是否相同.当数据是定性变量或者是二分类的次序信息时,Cochran Q检验特别适用. 相似文献
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关于用SPSS中单样本K-S检验法进行正态分布等的一致性检验时适用条件的研究 总被引：1，自引：0，他引：1
根据柯尔莫哥洛夫单样本分布一致性检验的基本原理,通过实际的计算比较分析发现,SPSS中的K-S检验法实质上是Lilliefors修正.原假设成立的概率是基于平方根nD<,n>的极限分布计算得出的,所以它适用于样本含量超过100以上的连续型计量资料的分布一致性检验. 相似文献
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为解决基于确定性生产、单目标优化和产品全检构建的数学模型不能全面、真实地反映车间设备布局需求的问题,构建不确定性环境下多产品生产、多目标组合优化的模糊数学模型.考虑到产品部分检验对物流距离的影响,修改物流成本计算公式;运用eMPlant软件进行问题仿真选优,讨论仿真稳态设置对仿真结果的影响.实例应用表明,该方法具有可行性和实用性,更贴合实际生产,可为相关研究提供参考. 相似文献
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2 成组比较资料显著性检验
2.1 两样本比较的秩和检验法两样本比较的秩和检验法,是利用两样本观察值的秩来推断两样本分别代表的总体的分布是否相同.该方法相当于检验两个独立样本平均数之差异的t检验法.当两个独立样本不符合t检验法的基本假设时,可以选用两样本比较的秩和检验法(Mann-Whitney U 检验). 相似文献
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一、线性变换和矩阵的基本代数系统(一)映射和代数运算映射定义 设两个集合A,B.规定一个法则f,对于集合A的每一个元素X都有集合B的唯一确定的元素y和x对应.法则f叫做集合A到B的一个映射.f:x→yy叫做在映射f之下x的象.x叫做在映射f之下y的原象. 相似文献
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针对日长变化难以用精确模型进行预报的问题,将一种新型人工神经网络--极限学习机(extreme learning machine, ELM)用于日长变化预报中.首先针对时间序列预测问题中存在的嵌入维数选取和网络结构设计问题,提出一种基于灰色关联分析(grey relational analysis, GRA)的ELM算法(GRA-ELM),该算法将灰色关联分析输入节点选取嵌入到ELM网络的训练过程中,同时完成嵌入维数和隐层节点规模的确定.然后根据日长变化数据的特点对其进行预处理,建立一种能够高精度、近实时预报日长变化的GRA-ELM预报模型.最后将GRA-ELM模型的预报结果同标准ELM、反向传播神经网络、广义回归神经网络和地球定向参数预报比较竞赛的结果进行比较.结果表明,通过本方法得到的日长变化较其他方法在精度上有较大改善. 相似文献
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利用遗传算法的全局搜索能力,同时进化设计神经网络的网络结构和初始连接权,获得一组合适网络结构和初始连接权,再进行新一轮BP神经网络训练,生成神经网络的集成个体,采用二次规划计算方法,计算各集成个体的最优非负权系数进行最优组合集成,生成神经网络的输出结论,以此建立股市预测模型。通过上证指数开盘价进行实例分析,计算结果表明该方法预测精度高、稳定性好,易于操作。 相似文献
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由于传统的基于GM(1,1)的物流总额预测方法需假设其他因素变化对物流总额无影响,给预测结果带来较大误差,本文采用GM(1,1)-MLP神经网络组合模型对我国未来物流总额进行预测。将组合模型与GM(1,1)的2012—2016年物流总额拟合结果进行比较,发现组合模型的预测平均误差仅为2. 3%,远低于GM(1,1)的预测平均误差(25. 2%),精准度大大提高,可以被有效应用于我国未来的物流总额预测。 相似文献
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复合材料是基于多种材料组分的不同组合方式经由相应工艺加工而成的新型材料,近年来凭借其优良的综合性能被广泛应用于交通、建筑等领域,其试验分析结果有时候与经验分析存在较大误差,从而建立可信的分析方法对复合材料承载性能进行验证具有十分重要的理论意义。基于长短期记忆（long short term memory,LSTM）深度学习网络模型的预测精度受数据序列长度影响,提出一种LSTM神经网络和Kalman滤波相结合的复合材料承载预测方法,既可以克服训练数据序列长度对传统LSTM神经网络的影响,又使得Kalman滤波可以从输入数据中学习。仿真结果表明,该方法可以获得优良的预测性能：LSTM-KF模型的承载预测误差将LSTM模型的预测误差从0.033 0 kN减小到0.016 0 kN,降幅为51.52%。 相似文献
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凌学文 《常州轻工职业技术学院学报》2006,(1)
主要针对市场产品需求系统中不明确因素越来越多的问题,本文运用Matlab神经网络工具箱来实现基于时序的神经网络的动态预测,提高神经网络训练的速度与精度,以相对简单的方法实现了神经网络这种复杂而有效的非线形预测。结果表明,用该方法进行安全预测效果较好。 相似文献
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旨在实现对赛道上风速风向的超短期预测,为自由式滑雪空中技巧提供实用有效的风速风向预报信息,为运动员稳定性控制与技术训练提供辅助支持。针对赛道风具有非平稳、波动剧烈的特点,采用离散小波变换提取风速风向序列的特征分量,对低频近似分量建立非线性自回归(NAR)神经网络模型,高频细节分量建立差分自回归移动平均(ARIMA)模型,再将各分量结果组合相加得到最终预测结果。误差分析表明组合模型能有效改善单一模型的预测滞后性,预测精度高同时具备预测风速风向突变的能力。对预测结果进一步分析,将其转换为表征赛道风稳定性的指标,来为运动员提供更直观的预报信息。最后对模型计算用时分析表明该方法能够满足实际应用的需求。 相似文献
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证券投资分析与决策是证券投资过程中重要的步骤。以往的证券投资分析与决策支持的方法的分析结论大多无法定量地衡量证券价格的走势的不确定性 ,忽略了个人对风险和收益的偏好。本文提出了一种新的基于概率模型的证券投资定量决策方法 ,可用于证券投资决策支持系统的构建。该方法通过统计历史数据 ,在概率的框架下预测未来的证券价格变化的各种可能 ,对某一特定决策所产生的期望收益和风险进行评估 ,并通过优化个人的效用函数进行决策 ,解决了确定买入卖出点的问题。对比以往的证券投资分析和决策方法 ,新的方法用不确定的模型代替了确定性的表示 ,并且从个人对风险和收益的偏好角度进行了考虑 ,克服了已有方法的不足之处。本文进行了仿真实验 ,对证券涨幅概率分布和买入卖出点的决策进行了评价 ,实验结果显示了该方法的有效性。 相似文献
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在网络化控制系统中引入离散隐马尔可夫模型,建立网络状态与控制器-执行器时延之间的概率模型.网络化控制系统被建模成一个马尔可夫跳变线性系统,并预测出当前采样周期内的控制器-执行器时延.使用该预测值设计一个状态反馈控制器,实现对控制器-执行器时延的补偿.对比仿真实验验证了所提方法的优越性. 相似文献
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针对三峡枢纽过坝货运量预测受多种因素影响及其具有的非线性特点,提出一种基于改进灰色模型和神经网络的组合预测模型。针对传统组合预测模型在赋权上的局限性,提出基于诱导有序加权几何平均(induced ordered weighted geometric averaging,IOWGA)算子的赋权方法。计算结果比较:组合预测模型的均方误差和均方百分比误差都比各单一预测模型的小。利用组合预测模型对2019—2022年三峡枢纽过坝货运量进行了预测,可为相关决策者提供参考。 相似文献