对流边界层顶部夹卷速度参数化的分析研究

应用 1979年 7月美国CIRCE试验边界层观测资料对两个夹卷速度参数化方案进行了对比验证 ,结果表明 :基于简单夹卷层结构模型的参数化方案we/w =A·Ri- 1 只适用于自由对流边界层 ,当对流边界层中存在较强机械湍流时 ,该方案变得不再适用 ;而基于“侵吞模型”的参数化方案we/w =B·θ /(Γzi)则不仅适用于自由对流边界层 ,对于含有较强机械湍流的对流边界层也能较好地符合 ,因而具有较强的适用性 .当对流边界层受机械湍流和浮力湍流共同驱动时 ,仅以浮力对流速度w 表征混合层垂直湍流速度尺度是不恰当的 ,还应该包含机械湍流的贡献 .对比验证表明 ,这一改进非常有效 ,不仅使物理意义更加合理 ,也使夹卷速度参数化方案与实际大气状况符合得更好     

集中供热空调系统水力工况的动态模拟和控制

利用集中供热空调系统水力工况计算机模拟分析软件，确定了系统水力工况调节控制值的新方法．对实际投入运行的供热系统在不同气候条件及不同用户特点条件下的运行控制策略进行了模拟分析，提出了系统的控制方案．设想利用现代控制理论和计算机模拟分析相集合，采用系统实际运行工况动态检测数据对系统的水力工况进行模拟分析，实现系统的远程自动控制．     

一种用于彩色图像认证的脆弱水印算法

提出了一种用于彩色图像认证的脆弱水印算法。这种算法是采用了均值量化的方法 ,把数字水印嵌入图像的离散小波域 ,可以检测在空间域和频率域的图像失真。利用脆弱数字水印算法提供的关于失真的估计信息 ,可以帮助用户判断图像内容的可靠程度。同时还采用了聚合篡改区域方法来完成失真检测 ,能够区分出恶意攻击和一般的图像处理。仿真结果证明 ,该方法可以提供图像修改的程度和修改区域的信息 ,其可信度比一般量化方法强。     

Numerical tests of efficiency of the retrospective time integration scheme in the self-memory model

A set of numerical tests was carried out to compare the retrospective time integral scheme in a self-memory model,whose dynamic kernel is the barotropical quasi-geostrophic model, with the ordinary centered difference scheme in the barotropical quasigeostrophic model. The Rossby-Haurwitz wave function was taken as the initial fields for both schemes. The results show that in comparison with the ordinary centered difference scheme, the retrospective time integral scheme reduces by 2 orders of magnitude the forecast error, and the forecast error increases very little with lengthening of the time-step. Therefore, the retrospective time integral scheme has advantages of improving the forecast accuracy, extending the predictable duration and reducing the computation amount.     

基于卷积神经网络的多天线Polar码联合解调-解码方案

为了验证运用神经网络进行信道解码的可行性,利用其提高短码长Polar码的译码准确率,提出了一种基于卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)的多天线(multiple-input multiple-output)Polar码新颖联合解调-解码方案.搭建了一种包括4个卷积层,2个全连接层和1个输出层的卷积神经网络,采用最小均方误差作为损失函数,通过计算机生成了Polar码编码的多天线数据并对网络进行训练,使训练得到的神经网络能很好地提取出Polar码比特间的关系特征,从而拟合出Polar码译码函数.仿真结果表明,在相同信噪比条件下,基于CNN的Po-lar码联合解调-解码方案的误码率优于已有的基于全连接神经网络方案;所提方案在不同码率的仿真实验中的误码率皆优于基于全连接神经网络方案,损失曲线的收敛速度更快,显示了基于CNN的Polar码联合解调-解码方案具有更好的泛化能力和学习能力.     

自然崩落法放矿方案初步优化

放矿方案优化是放矿优化控制和放矿管理的基础。以数字矿山软件平台和VC++为工具,进行自然崩落法放矿方案优化研究。首先确定放矿方案构成要素与放矿方案优化准则;在数字矿山软件平台上构建放矿优化三维模型,确定放矿水平及放矿边界;自动确定放矿结构参数及布置放矿点,建立放矿点和放矿分层的品位计算数据搜索模型,通过品位估值确定放矿点及放矿分层的品位分布;建立基于矿山利润的放矿资源价值模型,以金属市场价格、生产成本及贫损指标为基础输入参数,计算各放矿分层的价值和利润,得到放矿点的最佳放矿高度、担负矿量和出矿截止品位,从而确定放矿优化方案,并为放矿计划编制和管理提供数据。     

有限体积法定价欧式跳扩散期权模型

考虑有限体积法求解Kou跳扩散期权定价模型.基于线性有限元空间,构造了向后Euler和Crank-Nicolson两种全离散有限体积格式,并结合简单高效的递推公式逼近方程中的积分项.理论分析表明所得的离散矩阵为M-矩阵.数值实验验证了方法的有效性.     

构建提升格式超小波在图像压缩中的应用

为探索及检验提升格式超小波在图像压缩中的应用,在超小波分析理论的基础上,借助Matlab平台,采用构建提升格式超小波技术分别对彩色和黑白图像进行了两次压缩,得出该提升格式超小波压缩技术可以应用于制作多媒体网络中视频的结论。     

基于广义出行成本的出行方案优化

为了使出行成本更加符合出行者的认知规律,运用结构方程建模方法模拟出行成本,个体特征及出行决策之间的影响关系.引入敏感系数调整服务属性在出行成本中的贡献率,利用出行意愿调查数据对敏感系数进行标定.考虑出行者对抵达时刻的选择偏好,假设行程时间服从正态分布条件下,对最佳出发时刻及期望出行成本进行寻优求解,结果表明它取决于期望到达时刻,行程时间的期望值及方差,出行者对早到损失及晚到延误损失时间成本的相对大小.研究成果可为制定个性化及最优化出行决策方案提供依据.     

可交易通行权和鼓励合乘政策下的通勤选择

基于通勤个体易于接受的视角,借助常数替代弹性(constant elasticity of substitution,CES)效用函数,在通勤预算约束中引入管理部门对拼车通勤行为的支持系数,构建了基于可交易电子通行权及鼓励合乘组合政策的刚性通勤需求模型,在此基础上分析了通勤个体的通勤方式选择问题.研究结果显示,该组合政策可以有效引导通勤个体从单人驾驶转向合乘出行,通勤个体能够在降低原有出行预算的基础上保证自身的刚性出行需求,但对小汽车偏好较大的通勤个体预算降低幅度相对较小.此外,存在一个调整因子和合乘支持系数的取值可行域,对于不同的合乘支持系数,调整因子存在一个对应的下界.在设定调整因子和合乘支持系数后,通行权价格由市场唯一确定,且这一价格随着合乘支持系数的增加而增加,调整因子的增加而降低.