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雷雨: 作品数：49 被引量：176H指数：8; 供职机构：中国科学院更多>>; 发文基金：国家自然科学基金中国科学院西部之光基金中国科学院知识创新工程重要方向项目更多>>; 相关领域：天文地球航空宇航科学技术机械工程电子电信更多>>

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基于GM(1,1)和AR组合模型的UT1-UTC超短期预报: 2017年; 针对UT1-UTC序列呈现趋势性和随机性变化的特点,提出一种基于GM(1,1)和自回归(autoregressive,AR)的组合预报模型。该模型首先采用GM(1,1)模型预报UT1-UTC序列中的趋势项,然后利用AR模型对GM(1,1)模型残差序列进行建模和预报,最后将GM(1,1)模型和AR模型的预报结果相加获得UT1-UTC预报值。将组合模型的超短期(1~10 d)预报结果与地球定向参数预报比较竞赛(Earth orientation parameters prediction comparison campaign,EOP PCC)结果进行对比,结果表明:组合模型1~3 d的预报效果优于目前国际上普遍采用的预报方法,而4~10 d的预报精度则不及顾及大气角动量(atmospheric angular momentum,AAM)的UT1-UTC预报方法,但仍优于参与EOP PCC的其他方法的预报结果。; 雷雨; 关键词：地球定向参数 GM(1,1)自回归模型

基于灰色系统和神经网络的钟差预报被引量：7: 2013年; 为避免单一模型预报钟差的弱点,提出了一种基于灰色系统和神经网络(neural network,NN)的混合模型来实现钟差的预报,并给出了基于GM(1,1)模型和广义回归神经网络(generalized regression neural network,GRNN)进行钟差预报的基本思想、具体方法和实施步骤。针对神经网络算法易训练过度、泛化能力弱的问题,采用K重交叉验证法(K-fold cross-validation)提高网络的泛化能力。为验证该混合预报模型的可行性和有效性,利用实测GPS卫星钟差数据进行钟差预报精度分析,并将其与灰色系统模型和经典权线性组合灰色模型进行比较分析。结果表明,该模型具有较好的预报精度,优于另外两种模型。; 雷雨赵丹宁高玉平; 关键词：灰色系统神经网络钟差预报

利用Vondrak平滑处理PPP时间传递的随机噪声被引量：9: 2013年; 利用精密单点定位(Precise Point Positioning,PPP)获得的时间传递结果受到非模型化误差和观测噪声的影响,这些误差和噪声表现出随机噪声特性,因此,对时间传递数据进行平滑是一项非常重要的任务。将天文数据处理中广泛应用的Vondrak平滑方法应用于PPP时间传递的消噪中,采用观测误差法选取较为合理的平滑因子,并对实测数据进行平滑处理,结果表明:Vondrak平滑法可有效地滤除PPP数据的随机噪声,不仅可以提高时间传递的精确度,也能明显改善PPP时间传递所体现的频率稳定度。; 雷雨赵丹宁; 关键词：精密单点定位随机噪声

基于相空间重构与高斯过程的卫星钟差预报被引量：2: 2016年; 提出了一种基于相空间重构与高斯过程预报卫星钟差的新方法。首先根据星载原子钟的物理特性用多项式进行拟合以提取钟差趋势项，并对拟合后的残差进行经验模态分解，作降噪处理；然后以降噪后的残差时间序列的混沌特性为基础，对其进行相空间重构；最后以重构的相空间为基础，运用高斯过程对残差时间序列进行建模预报，再将预报结果加上趋势项，获得最终的钟差预报值。采用IGS提供的GPS超快速观测钟差建模进行短期预报实验，结果表明，该方法能实时有效地对卫星钟差进行预报，且精度优于超快速预报钟差。; 雷雨蔡宏兵赵丹宁; 关键词：计量学卫星钟差预报高斯过程相空间重构经验模态分解

基于小波变换和最小二乘支持向量机的卫星钟差预报被引量：12: 2014年; 提出了一种基于小波变换和最小二乘支持向量机的卫星钟差预报方法。首先通过小波变换把钟差时间序列分解成具有不同频率特征的分量,然后根据各分量的特点构建不同的最小二乘支持向量机模型进行预报,最后将各分量的预报结果进行叠加得到最终的钟差预报值。实验结果表明,该方法的预报效果优于单一的最小二乘支持向量机模型以及常规的二次多项式模型和灰色系统模型。; 雷雨赵丹宁李变高玉平; 关键词：卫星钟差小波变换最小二乘支持向量机

基于LS+AR模型的三种方式预报地球自转参数的比较被引量：1: 2015年; 为研究最小二乘(least squares,LS)模型和自回归(autoregression,AR)模型的组合(LS+AR)方法用于地球自转参数(Earth rotation parameters,ERP)的预报时,不同的预报方式对预报结果的影响,我们采用递推、迭代和间隔这3种预报方式对ERP进行预报。结果表明,这3种方式对日长变化(length of day,LOD)所有跨度预报的精度相当,而递推方式在极移所有跨度的预报上表现出精度优势,间隔方式次之,迭代方式最差。在数据利用率和计算速度方面,递推和迭代方式的数据利用率高,但前者的计算量明显小于后者,而间隔方式的数据利用率低,但计算速度最快。; 雷雨高玉平蔡宏兵; 关键词：地球自转参数

利用经验模态分解提高极移预报精度（英文）被引量：1: 2018年; 经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)是一种数据驱动的自适应非线性、非平稳信号分解方法。为提高极移预报精度,将经验模态分解应用于极移预报中。首先利用经验模态分解方法对极移序列进行分解,获得极移的高频分量和低频分量;然后采用最小二乘(Least Squares,LS)外推模型对极移低频分量进行拟合,获得最小二乘拟合残差;其次采用自回归(Autoregressive,AR)模型对极移高频分量和最小二乘拟合残差之和进行建模预报;最后将最小二乘模型和自回归模型外推值相加获得极移预报值。将经验模态分解和LS+AR组合模型预报结果与LS+AR模型预报以及地球定向参数预报比较竞赛(Earth Orientation Parameters Prediction Comparison Campaign,EOP PCC)的预报结果进行比较,结果表明,将经验模态分解应用于极移预报中,可以明显改善极移预报精度。; 赵丹宁雷雨雷雨; 关键词：极移经验模态分解最小二乘自回归模型

灰色系统模型在UT1–UTC超短期预报中的应用被引量：1: 2016年; 依据灰色系统理论和UT1–UTC的变化规律,以较少的观测样本建立了预报UT1–UTC的灰色系统模型,并将其与人工神经网络(artificial neural network,ANN)、最小二乘(least squares,LS)与自回归(autoregressive,AR)模型的组合(LS+AR)方法以及地球定向参数预报比较竞赛(Earth Orientation Parameters Prediction Comparison Campaign,EOP PCC)的预报结果进行对比.结果表明:灰色系统模型用于UT1–UTC预报是高效可行的,尤其是在1–10 d跨度的超短期预报中预报效果显著.; 雷雨赵丹宁蔡宏兵; 关键词：天体测量

基于建筑易损性分析的泥石流风险评价被引量：1: 2024年; 泥石流对建筑物的破坏是导致人员伤亡和经济损失的主要原因,研究泥石流作用下建筑物的易损性是评价泥石流风险的关键环节。以长江流域卿家沟为研究区,采用FLO-2D软件模拟20,50,100 a一遇极端降雨场景下泥石流的动力过程,并基于泥石流强度(hv)进行了危险性分区;在此基础上,构建了适用于长江流域砌体结构建筑的易损性评估曲线,提出了一套基于泥石流动力过程和建筑易损性分析的风险评价方法。结果表明:FLO-2D模拟精度达79%,易损性曲线的相关系数R^(2)为0.88,评估效果良好;随着降雨规模的增加,研究区风险区总面积由3.30万m^(2)增加到3.99万m^(2),增长了20.8%;高和极高风险区面积显著增大,由0.68万m^(2)增加到0.86万m^(2),增长了27.1%;位于低风险区以上的房屋数量由7栋增加至11栋,原本位于低风险区的建筑可能面临更高的风险。最后,提出了生态防治和工程防治协同治理的措施,可为长江流域泥石流防灾减灾及治江工作提供合理建议。; 潘梦宇雷雨顾海华蒋虎周文韬周斌; 关键词：易损性分析长江流域

一种高精度实时GPS卫星钟差预测算法被引量：3: 2014年; 为获得高精度实时GPS卫星钟差,文章提出一种基于多项式和最小二乘支持向量机(Least Squares Support Vector Machines,LS-SVM)相结合的钟差预报方法。该方法采用国际GNSS服务发布的超快速观测星历建模进行短期预报,首先根据卫星钟的物理特性用附有周期项的多项式模型进行拟合以提取趋势项和周期项,然后用LS-SVM对多项式拟合残差进行建模预报,最后将预报结果加上趋势项和周期项,得到最终的钟差预报值。试验结果表明,所提算法能够实时有效地对GPS卫星钟差进行预报,且精度优于超快速预报星历。; 雷雨李变赵丹宁胡永辉; 关键词：最小二乘支持向量机

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