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自动表面船用于岛礁水深测绘 总被引:1,自引:0,他引:1
岛礁具有重要的地位,然而对其附近水深的调查手段却不充分。比较了几种水深测绘手段的优缺点,设计了一种小型自动表面船用于岛礁水深测绘。该表面船底部安装声学测深仪,具备自动定位、导航与运动功能;其尾部安装两个电动推进器提供动力,通过独立控制两个推进器的转速,可实现船体的前进、后退和转向;利用无线电与岸基单元进行数据通讯。根据不同水深测绘条件,该船可以用三种控制方式进行水深测量:直接控制、间接控制和自主控制。测量数据实时传输到岸基单元,并自动存储于船载存储单元。初步试验结果表明,设计的自动表面船测量系统具有可行性。 相似文献
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为实现对海面风速精确的短期预测,提出了一种基于长短期记忆(LSTM,longshort-termmemory)神经网络的短期风速预测模型,选取OceanSITES数据库中单个浮标站点采集的风速历史数据作为模型输入,经过训练设置最佳参数等步骤,实现了以LSTM方法,对该站点所在海区海面风速在各季节性代表月份海面风速的24 h短期预测。同时通过不同预测时长的实验以及与BP(back propagation)神经网络神经网络和径向基函数神经网络(radialbasisfunctionneuralnetwork,RBF)的预测效果对比实验,证明了LSTM预测方法相比上述两种神经网络预测方法,在海表面风速预测应用中的优越性。最后通过多个海域对应的站点风速数据预测实验,证明了LSTM神经网络模型的普遍适用性,由相关系数和预测误差的分析可知该方法具备应对急剧变化数据的预测稳定性,可以作为海洋表面风速短期预测的一种可靠方法。 相似文献
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ENSO(El Ni?o/Southern Oscillation)是发生在赤道东太平洋海域重要的海气耦合现象,在全球气候变化中起着重要作用。当热带太平洋东部的海表温度(Sea Surface Temperature,SST)出现连续5个月以上的异常升温/降温现象,就会产生厄尔尼诺现象/拉尼娜现象。因此,研究和预测这一区域的SST动态具有重要的科学意义。本文采用输入层附加Attention机制的长短时记忆(Long Short-Term Memory,LSTM)神经网络(Attention-LSTM)模型,对多时段、多站位的热带太平洋观测浮标站位获取的厄尔尼诺年和拉尼娜年的SST数据进行一年的预测。研究发现:实验站位SST预测中,LSTM算法的均方误差在0.5℃左右,而Attention-LSTM算法的均方误差均不超过0.31℃,证明了Attention-LSTM算法的预测精度高于传统的LSTM模型;在发生ENSO现象年份的东太平洋海域不同站,Attention-LSTM算法对SST的春季预报障碍(Spring Predictability Barrier,SPB)现象也有一定的精度改... 相似文献
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首先回顾了基于海底缆线的海峡水通量观测理论方法的发展历程,对基于电压测量的水通量反演方法进行了梳理,重点阐述了其中的关键观测要素和主要误差来源。为了提升系统可靠性、摒弃外界因素干扰,提出了一种基于感应电流测量的观测方法。对比传统方法,分析了本方法的优缺点,评估了基于本方法的海洋观测系统建设需求和可能性。最后应用本系统建立的一个理想海域——青岛胶州湾湾口各类海洋要素的典型取值范围,通过合理的特征尺度估算和量纲分析,估计了基于电流测量的观测系统中的各类设备的参数要求,其中关键测量器材——电流表至少应满足观测量程覆盖10~(–1)~10~1 m A,观测精度大于1μA,取样频率大于1/60 Hz。在电学测量仪器中,适应本系统要求的器材较普遍,可选择的测量仪器种类较丰富。 相似文献
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设计了 1种应用于 3CCD相机摄像系统中的脉冲氙灯光源。介绍了该光源的光谱特性和触发方式 ,同时计算了其包括闪光持续期和闪光频率范围等重要参数 相似文献
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设计了1种应用于3CCD相机报是系统中的脉冲氙灯光源。介绍了该光源的光谱特性和触发方式,同时计算了其包括闪光持续期和闪光频率范围等重要参数。 相似文献