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为了评估再分析资料在特定地区和特定天气条件下反演大气水汽(precipitable water vapor, PWV)的性能,利用2015—2017年桂林探空站观测数据建立桂林地区大气加权平均温度模型,并用该模型计算出的连续运行参考站(continuously operating reference stations, CORS)大气水汽(CORS-PWV)为参考值,与ERA5和MERRA-2这2种再分析资料提取的PWV作比较。结果表明：新建立的桂林地区大气加权平均温度模型的精度比Bevis模型提高了8.4%,比广西模型提高了13.4%,比中国东部模型提高了17.4%;在暴雨过程中,以2017年年积日为178～183 CORS站反演的PWV为参考值,ERA5提取PWV的平均bias和RMSE分别为1.55 mm和3.38 mm,而MERRA-2提取PWV则表现出较大的平均bias和RMSE,分别为4.60 mm和6.18 mm,并且ERA5提取的PWV与CORS站反演的PWV具有更好的一致性,与地面实际降水情况相符。 相似文献
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针对现有的需要实测参数的对流层天顶湿延迟(zenith wet delay, ZWD)模型在青藏高原地区适配性不足的问题,根据青藏高原地区13个探空站2015—2017年的探空站数据,将气象参数(地面空气温度、水汽压)和时空变化特征(年积日和高程)作为模型输入因子,以数值积分法计算得到的ZWD作为学习目标,通过多层感知器(multi-layer perceptron, MLP)神经网络模型进行迭代训练,从而得到适用于青藏高原地区的ZWD预测模型(简称为MLP模型),并使用2018年的探空站数据对模型进行精度检验。结果表明,MLP模型的年均偏差(bias)和年均均方根误差(root mean square error, RMSE)分别为-0.08 cm和1.13 cm,分别比GPT3模型、Saastamoninen模型和Ifadis模型的精度(RMSE值)提高了51.5%、40.2%、52.9%。研究可为青藏高原地区的全球导航卫星系统(Global Navigation Satellite System, GNSS)导航定位和水汽反演研究提供参考。 相似文献
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该文对基于802.16d/e实现的MIMO-OFDMA系统模型的信道估计算法进行了研究,提出了已知信道估计设计的一种基于时-频域分析法的实现方案.在该方案下的性能可以作为衡量其它信道估计算法性能的一个参考基准,并根据OFDMA系统上行链路的导频分布特点,利用导频进行线性插值信道估计的LSE信道估计,测试结果表明无论对于何种情况,已知信道估计的都优干线性插值信道估计,SUI-1情况中当SNR大于7dB后,线性插值信道估计与已知信道估计的性能差距超过2dB,其它SUI情况性能差距不超过2dB. 相似文献
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为提高捷联惯导姿态圆锥算法的机动性能,提出一种新的圆锥补偿结构,该结构通过在传统结构中增加一个子样获得.在给出经典圆锥运动定义的基础上,推导了基于新的圆锥补偿结构的圆锥补偿残余误差通式,并采用频率泰勒方法设计了新的圆锥补偿结构系数,从而获得一类新的圆锥补偿算法.定义了2种圆锥算法误差模型,分别用于圆锥环境和机动环境下的圆锥算法性能评估.仿真结果表明:新的四子样圆锥算法的机动精度比传统四子样圆锥算法的机动精度提高约1倍;与传统的压缩圆锥算法相比,新的圆锥算法在保持圆锥性能的同时具有更好的机动性能. 相似文献
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郭鹏 《贵阳学院学报(自然科学版)》2017,12(1)
针对顾客需求分布信息缺失下的收益管理需求无约束估计问题,已有研究忽略了对现有方法的性能表现仿真比较与评价.考虑到PD方法比EM算法更具灵活性、多舱位Spill模型较单舱位Spill模型不易高估需求等特点,本文利用已有仿真比较模型,基于实际航空客运数据,在多分布需求环境下对基于正态、对数正态和伽玛分布的上述四种方法进行了系统比较和评价.所得结论从无约束估计性能和对公司收入的影响两方面为所研究方法的选择和应用提供了理论参考. 相似文献
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该文对基于802．16d／e实现的MIMO-OFDMA系统模型的信道估计算法进行了研究,提出了已知信道估计设计的一种基于时-频域分析法的实现方案。在该方案下的性能可以作为衡量其它信道估计算法性能的一个参考基准,并根据OFDMA系统上行链路的导频分布特点,利用导频进行线性插值信道估计的LSE信道估计,测试结果表明无论对于何种情况,已知信道估计的都优干线性插值信道估计,SUI-1情况中当SNR大于7dB后,线性插值信道估计与已知信道估计的性能差距超过2dB,其它SUI情况性能差距不超过2dB。 相似文献
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通过对电路结构的分析,提出了一种新的基于改进型加权平均算法的超大规模集成电路信号概率估算方法.在考虑基本门故障概率水平的基础上,首先基于同源信号汇聚原则标识重汇聚扇出源对应的第一重汇聚扇入节点,以定位重要的信号相关性节点.通过敏化通路标识电路中多重汇聚结构的重汇聚扇入节点,以确定信号概率计算干扰源.然后,结合加权平均思想计算节点的加权信号概率,以修正其信号概率.最后,通过信号概率混合计算策略量化了扇出重汇聚,以减少多重汇聚对精度的影响.在ISCAS85基准电路上的实验结果表明,所提方法的计算时空开销随基本门数量的增加呈线性增长的趋势,且其精度比改进型加权平均算法提高了.2%. 相似文献
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研究目的：创新要点：研究方法：重要结论：采用广义估计方程模型对存在时间相关件的事故频次数据进行建模,并与传统广义线性模型的估计效果进行对比。
通过广义估计方程来考虑事故频次建模中数据的时间相关性,从而提高参数估计准确度以及模型预测精度。基于4年高速公路交通事故频次数据,建立考虑时间相关性的广义估计方程以及传统的广义线性模型,并采用统计指标对模型效果进行对比。1．事故频次数据样本最对预测精度影响很大;2．广义估引方程能够有效考虑事故频次数据中存住的时间相关性;3．广义估计方程的参数估计比传统广义线性模型史准确,且精度更高。 相似文献
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二项分布可靠度的Bayes估计 总被引：3，自引：0，他引：3
周燕燕 《西安文理学院学报》2008,11(4):50-53
在二项分布的可靠度的先验分布为幂分布时给出了其在熵损失函数下的E—Bayes估计公式和多层Bayes估计公式．通过实例验证,这两种估计公式都是稳定的,并进一步表明了在熵损失函数下计算出的二项分布可靠度的E—Bayes估计比多层Bayes估计的精度更高,稳定性更好,计算简单,便于应用． 相似文献
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Paragorgia arborea及Primnoa resedaeformis是北大西洋最常见的两类大型冷水柳珊瑚,该两种柳珊瑚显著增加了底栖环境的生境复杂度。其分布信息对资源管理及保护极其重要,但难以获取。本文基于随机森林模型及最大熵模型预测其在北大西洋Traena区域的潜在分布。预测精度评价表明随机森林模型较最大熵模型具有更好的预测性能。平均曲率（90 m尺度）是随机森林模型预测两种柳珊瑚分布的主导因子,表明其与两种柳珊瑚的分布具有较强生态相关性。预测结果显示两种柳珊瑚趋向于分布在珊瑚礁体上。本预测成果可为该区域冷水珊瑚保护提供决策辅助信息。模型对比研究可为大型底栖动物分布建模的模型选择提供依据。 相似文献
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为了提高混合动力汽车(HEV)电池荷电状态(SOC)的估计精度,提出了一种基于先进小波神经网络的HEV动力电池SOC估计算法.首先,建立了基于先进小波神经网络的电池SOC估计模型.然后,通过数学推导证明了先进小波神经网络的收敛性.最后,利用大量HEV动力电池在行驶过程中充放电的数据样本,对神经网络进行网络训练.仿真结果表明,所提出的估计算法与传统SOC估计算法相比,提高了电池SOC的估计精度,有效地将估计误差从±8%减小到±1.5%. 相似文献
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基于P2P技术的区域教育资源共享模型 总被引：2，自引：1，他引：1
为了实现中小学之间教育资源的共享,设计了一种区域教育资源共享模型;为了提高资源共享速度,模型中节点间通讯基于P2P技术,为了加强资源的管理,资源管理基于C/S结构;接着对模型中搜索技术和激励机制等关键技术进行分析;最后对模型的性能进行评价,结果表明该模型性能良好. 相似文献
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沥青路面微波现场热再生传热模型 总被引：1，自引：0，他引：1
为了获得沥青路面微波热再生过程的温度分布规律,根据非稳态导热理论建立了加热区域内的二维传热模型,将加热区域外沥青料简化成4个半无限大固体分别建立了一维传热模型.通过加热水负载实验求解了加热沥青料的辐射电场强度.理论推导出了传热边界条件数学模型,并提出了采用实验数据拟合反求边界条件的方法.通过加热实验测出了沥青混合料的温度并拟合出温度场分布,利用Matlab中的偏微分工具箱对传热模型仿真求解,求得的温度场分布和实验结果相当吻合.研究结果证实了该传热模型具有较高的精度,可以直接计算沥青路面热再生过程中的温度分布. 相似文献
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为了进一步提高移动台的跟踪和定位性能,提出了一种基于联邦滤波结构和简化UKF的移动位置最优估计与融合新方法.该算法以Singer移动台运动模型作为参考系统,以简化UKF滤波器作为子滤波器,对2组独立检测的TDOA和Doppler测量值进行局部估计;然后在主滤波器中,对子滤波器的估计结果按标量加权进行最优融合,得到全局最优或次最优融合估计结果;最后主滤波器利用全局估计结果对子滤波器和参考系统进行反馈和信息重置,以进行下一步估计.仿真试验中,对该算法用于移动台位置估计的效果和性能进行评估,并与基于TDOA和基于Doppler的简化UKF方法做比较.仿真结果表明,该算法能有效降低移动台位置估计的误差和方差,具有良好的均方根误差和均值误差CDF性能. 相似文献
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提出了一种基于Volterra系数模型, 用于提高非线性传感器性能的新方法. Volterra模型可作为一个非线性滤波器用于降低传感器的噪声, 并可对传感器进行非线性补偿. 在实验中, 采用精度较低的压力传感器MPX10作为实验传感器, 采用具有较高精度的传感器MPX2010产生构建Volterra模型的训练学习数据. 仿真实验表明, 利用Volterra 模型进行滤波, 传感器MPX10的精度由原来的0. 354～0. 42 变为 0. 041～0. 053. 由此可见该方法可有效地提高传感器的性能与精度, 并具有较高的环境适应能力. 相似文献
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在导航制导武器中,针对微机电捷联惯导系统（MEMS-SINS）非线性误差的状态估计精度差和模型扰动问题,通过分析无迹卡尔曼滤波（UKF）算法中初值的选取会直接影响观测值精度的问题,结合自适应估计原理,提出一种基于自适应因子的UKF算法,该算法能够自适应地调节系统模型的扰动和初值的偏差并根据新的协方差观测值更新方程。首先建立传递对准的大失准角误差模型,然后将该算法应用于该系统状态估计中,并与标准UKF进行比较,通过计算机仿真,传递对准速度提高3s左右,精度提高将近1倍。对两种算法结果进行对比分析表明,能够抑制传递对准系统初值选取的偏差影响,降低系统状态模型扰动的影响,提高传递对准的对准精度。 相似文献