基于ＢＤＳ－ＭＲ的海平面测高技术

利用ＭＡＹＧ站ＢＤＳ和ＧＰＳ的Ｌ１载波高度角小于２０°的ＳＮＲ数据对海平面高度进行反演,并与验潮站实测海平面高度作对比分析,得到在２０１６年年积日第１９６天的ＢＤＳ反演结果与验潮站实测海平面高度的ＭＡＥ优于８ｃｍ;ＢＤＳ在２０１６年第１９１～１９６天的反演结果的ＲＭＳＥ为０.３５７;ＢＤＳ、ＧＰＳ联合反演结果与验潮站实测海平面高度ＲＭＳＥ达到０.２８６,相关系数优于０.８５６,ＢＤＳ能较好实现实时、连续监测海平面高度的变化,ＢＤＳ与ＧＰＳ联合监测海平面高度提升了监测分辨率和精度,ＢＤＳ－ＭＲ进一步拓展了ＧＮＳＳ在海洋遥感领域监测的能力。     

工业锅炉的能效监测及节能减排措施

1工业锅炉能效监测1.1监测依据《锅炉节能技术监督管理规程》(TSG G0002-2010)、《工业锅炉能效测试与评价规则》(TSG G0003-2010)和《燃煤工业锅炉节能监测》(GB/T 15317-2009)等相关国家标准。贵阳市10t/h以上在用燃煤工业锅炉的能耗占全市工业锅炉能耗的70%以上,通过对其能效管理情况进行测试和评价,提出燃煤锅炉节能减排的有效措施。     

BP神经网络和ARIMA模型的变权组合电离层TEC预报

针对电离层总电子含量(TEC)非线性、非平稳性的特性,提出基于BP神经网络和差分自回归移动平均模型(ARIMA)的最优非负变权组合预报模型,并将其应用于TEC预报。利用IGS中心提供的不同经纬度的电离层平静期、活跃期TEC数据,分别采用BP神经网络模型、ARIMA模型和变权组合模型对TEC进行5 d预报。实验结果表明:在电离层平静期和活跃期变权组合模型预报5 d的平均相对精度分别为94. 7%和88. 9%,其中预报残差小于3 TECu的分别达到89. 3%和78. 5%,较单一模型的预报精度有明显提高。     

大面积带状区域高程拟合方法研究

介绍大面积带状区域高程拟合方法研究的必要性,并列举了最小二乘支持向量机、BP神经网络、二次曲面拟合三种高程拟合方法。结合工程实例,重点对三种拟合方法在同一个大面积带状区域的高程拟合结果进行对比分析。结果表明,针对本文大面积带状区域,最小二乘支持向量机进行高程拟合获得较高的内外符合精度,该方法具有较好的可塑性和更强的泛化能力。     

数据预处理对基于径向基函数网络高程转换的影响

介绍了数据预处理对基于径向基函数网络的高程转换的必要性,提出了基于径向基函数网络高程转换建模的基本原理和实现步骤。结合工程实例,重点对归一化、中心化、标准化3种不同的数据预处理方法对基于径向基函数网络高程转换的影响进行计算分析。结果表明：针对大面积、高程异常值变化较大的区域,经过数据预处理后模型能够达到更高的转换精度;不同的预处理方法对转换结果影响不同,中心化预处理较其他两种方法能够更大程度地提高径向基函数网络高程转换的精度;归一化预处理方法不一定是最优的,进行高程转换前有必要对预处理方法进行选择。     

ＢＰ神经网络和 ＡＲＩＭＡ模型的变权组合电离层 ＴＥＣ预报

针对电离层总电子含量（ＴＥＣ）非线性、非平稳性的特性,提出基于 ＢＰ神经网络和差分自回归移动 平均模型（ＡＲＩＭＡ）的最优非负变权组合预报模型,并将其应用于 ＴＥＣ预报。利用 ＩＧＳ中心提供的不同经纬 度的电离层平静期、活跃期 ＴＥＣ数据,分别采用 ＢＰ神经网络模型、ＡＲＩＭＡ模型和变权组合模型对 ＴＥＣ进 行 ５ｄ预报。实验结果表明：在电离层平静期和活跃期变权组合模型预报 ５ｄ的平均相对精度分别为 ９４.７％ 和 ８８.９％,其中预报残差小于 ３ＴＥＣｕ的分别达到 ８９.３％和 ７８.５％,较单一模型的预报精度有明显提高。     

基于稳健估计的GPS高程拟合

为了研究稳健估计法在GPS高程拟合中的抗差能力,通过模拟在已知点中分别加入0．05m、0．1m、0．2m和0．3m的粗差以及在两个已知点中加入粗差,并采用二次曲面拟合法、BP神经网络模型和基于Huber法定权的稳健估计法进行对比。计算结果表明,稳健估计法应用于GPS高程拟合具有较好的抗差能力。