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1.
准确的湖泊-大气陆面过程方案对天气气候的模拟和预测十分重要。通过对内陆浅水湖泊太湖东部不同季节水生植物特征进行分析,调整了NCAR湖泊子模型的消光系数、湍流扩散系数及粗糙度等参数;利用东太湖避风港1号观测平台2012年1、4、7、10月的观测数据驱动离线湖模式,评估了NCAR湖泊子模型对不同季节感热通量、潜热通量、湖表温度及摩擦速度的模拟性能。结果表明,参数调整后的NCAR湖泊子模型的模拟结果在4个季节都有了不同程度的改善,其中感热通量模拟值与观测值的均方根误差由12.37 W·m-2减小到9.7 W·m-2,潜热通量由50.19 W·m-2减小到31.48 W·m-2,湖表温度由1.03℃减小到0.62℃,摩擦速度由0.23 m·s-1到0.10 m·s-1。  相似文献   
2.
针对目前非侵入式负荷辨识存在模型训练时间过长以及负荷特征相近的电器辨识精度不高的问题,提出了一种基于CF-MF-SE联合特征的非侵入式负荷辨识方法。以稳态电流信号为基础,通过提取峰值因数表征波形的畸变程度,采用裕度因子表征信号的平稳程度,谱熵表征频谱结构复杂程度,并结合PSO-SVM实现负荷辨识。结果表明,新方法可解决电器电流波形相近不易识别的难题,减少训练时间,有效提高识别准确率和效率。所提方法将振动信号特征作为负荷特征引入负荷辨识领域,为非侵入式负荷辨识技术的特征选取提供了新思路,其中谱熵作为对负荷敏感的关键特征,与其他特征组合可明显提高辨识率,为实际应用中负荷特征的灵活选择提供了参考。  相似文献   
3.
针对非侵入式负荷辨识中,单一V-I轨迹特征无法对相似的轨迹特征进行有效识别以及所提取特征易出现冗余甚至噪声特征的问题,提出了一种基于K-means聚类与PSO特征优选的分级非侵入式负荷识别方法。首先,利用K-means算法对负荷V-I轨迹的HOG特征进行初步分类,将轨迹相似的电器分为一类;然后,对每一类中的电器电流数据进行多维特征提取并采用PSO算法选取最优特征子集;最后,利用KNN模型进行二级负荷识别。实验结果表明,该方法有效提高了负荷识别准确率;提取V-I轨迹的HOG特征解决了同一电器V-I轨迹波动的问题;对一级分类后的每一大类单独进行PSO特征优选KNN二级分类,解决了部分电器对特征子集适应性差的问题。所提方法在一定程度上解决了冗余特征甚至噪声特征对辨识准确率的影响,为负荷特征的选取提供了新的思路,对负荷辨识的实际应用具有重要的参考意义。  相似文献   
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