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991.
共模误差(CME)是区域连续全球卫星导航系统(GNSS)网中的主要误差来源之一.针对GNSS时间序列具有非高斯分布特征,基于二阶统计量的主成分分析(PCA)难以准确提取出CME分量问题,采用具有高阶统计量的独立分量分析(ICA)对CME进行提取.以2011—2018年新疆区域GNSS坐标时间序列为例,将PCA滤波效果进行对比验证,分析了CME对GNSS坐标时间序列的影响,并对CME序列进行周期分析.结果表明:前6个独立分量包含CME分量,这可能与卫星轨道、地表质量负荷和时钟误差有关,ICA滤波后东(N)、北(E)、天顶(U)三个方向的均方根(RMS)值分别降低31.83%、32.29%、35.49%,速度不确定度分别降低44.14%、38.49%、43.32%,各测站的周期项振幅较滤波前更一致,有效地剔除了CME,提高了坐标时间序列的精度. 相似文献
993.
994.
为提高连续域上蚁群算法的寻优性能,降低决策变量之间的相关性,设计一种基于MIMIC算法和RPCA的连续域上蚁群优化算法.本文首先介绍连续域上的蚁群算法;然后根据一些处理多变量相关性的方法,给出有效相关性的定义;接着提出一种基于MIMIC算法和RPCA的混合蚁群算法;最后,通过对标准测试函数进行优化求解实验,将所得结果与连续域上的蚁群优化算法相比较,可知该算法在寻优能力和收敛性方面都有明显的提高,是一种有效的优化算法. 相似文献
995.
本文提出主辅线反射地震法, 它由一条主测线和1~2条辅测线共同组成一个反射地震观测系统,其中辅线位于主线的一侧或两侧,大致与主线平行,只在辅线上观测而不放炮.这种系统的成本仅比原常规单线增加20%左右,但是,它却可以同时取得三方面的调查成果:(1)主线常规反射地震剖面,(2)主线与辅线之间区域的表层地震波速层析图,(3)主线与辅线之中线上的反射地震剖面.用比地震剖面略高的费用,主辅线反射地震实现了了解线形区域下方侧向可对比的地质构造变化的目标, 对线形区域的调查尤其适用,而且在中国大陆科学深钻孔区完成的主辅线反射地震调查证实了这一论断.这次主辅线反射地震法调查说明科学深钻孔区地下3000~3600m 深度还可能有规模较大的榴辉岩体存在, 现有金红石矿体储量有可能扩大若干倍.同时,主辅线反射地震法调查提供了一个后备孔位,它是将来扩大矿区储量的首选勘探孔位. 相似文献
996.
997.
基于赣江流域39个气象站点逐月降水和气温数据,计算不同时间尺度标准化降水蒸散发指数(SPEI),采用Mann-Kendall突变检验、主成分分析(PCA)等方法,分析了赣江流域1960—2018年干旱时空变化特征.研究表明:不同时间尺度SPEI均有微弱升高的趋势,干旱形势有所缓解,SPEI能够较好地表征赣江流域旱涝情况.赣江流域中部的轻旱和特旱发生频率要高于其他地区,中旱主要高发地区主要分布在南部和西部区域,重旱主要集中在东部和北部.赣江流域干旱的空间分布具有较好的一致性,旱涝变化整体保持一致,南部与北部旱涝状态存在相反的纵向差异,且中部与南部、北部旱状况涝存在空间差异. 相似文献
998.
针对影响台风强度前期预报因子较多以及因子的非线性变化特点,首先采用逐步回归方法筛选出部分预报因子,再利用核主成分分析方法在剩余的预报因子中提取包含了原数据较多信息的核主成分与前期选入的预报因子共同作为模型输入.进一步考虑到神经网络集合预报中个体的准确性和差异性的权衡问题,在不同的初始条件下生成若干组神经网络,分别选择每组中性能最优的个体,建立了一种新的非线性神经网络集合预报模型.最后以西北太平洋海域2001-2010年5-10月的台风强度为研究对象进行了预报试验.结果表明,这种神经网络集合预报模型的预报结果符合实际应用的要求,其预报平均绝对误差明显小于同等条件下的神经网络方法和逐步回归预报方法. 相似文献
999.
提出一种多普勒天气雷达产品分发系统的实现方案.通过解决雷达产品生成子系统(RPG)与主用户终端子系统(PUP)之间的有限制连接导致无法接人过多PUP用户的问题,实现了新一代天气雷达产品的跨区域共享及显示. 相似文献
1000.
近51年陕西雾时空变化及大气环流特征 总被引:1,自引:0,他引:1
利用1960-2010年陕西76个台站地面观测中的天气现象(雾)资料、NCEP/NCAR逐月再分析资料,基于EOF、小波分析、回归分析方法探讨了陕西雾的时空变化特征以及与雾日多发季节相联系的大气环流异常,主要结论如下:①陕西雾地域性分布特征明显,空间上呈“三高三低”态势,河流或水域对雾的空间分布有重要影响,但不起决定作用;②年际上,陕西平均雾日数在20世纪80年代中后期至90年代雾日达到峰值,季节上,秋冬季雾日数占全年雾日数的66.5%以上;③SEOF分析表明陕西不同区域雾多发季节具有明显差异,8-10月关中北部雾明显偏多,峰值出现在9月,10-12月陕南、关中雾偏多,峰值出现在11月;④年际变化的时间尺度上陕西雾主要表现为东西振荡(EOF1)和南北振荡两个主模态(EOF2);⑤与雾日多发季EOF1相联系的环流异常表现为东亚中低纬度大陆上海平面气压(SLP)、500 hPa位势高度异常偏高,陕西位于850 hPa平均风场上反气旋性环流中心附近;当反气旋性异常环流位置偏西偏北(EOF2),北风异常分量偏强时,从海上来的水汽输送偏南,从而导致陕北雾偏少,关中、陕南雾偏多. 相似文献