基于二维Kalman滤波的森林资源结构预测的理论与方法

介绍了二维Kalman滤波的原理,并以浙江省丽水市森林资源连续清查样地的地理坐标建立二维坐标系,以样地森林面积和森林蓄积为状态向量,应用二维Kalman滤波研究森林资源结构动态.结果表明,对森林蓄积动态及样地个数较多、面积较大的用材林和防护林的面积动态预测效果良好,而对于样地个数较少、变异系数较大的样地如特用林和未成林造林地的面积动态预测误差较大,如要准确预测则需要加大这些样地的抽样个数.     

二维Kalman滤波及其在森林资源动态预测中的应用

报道了二维Kalman滤波在森林资源动态预测中的应用,并首次应用二维Kalman滤波研究森林蓄积。利用吉林省松江河局1975－1989年四次连续清查的30块样地资料建立了二维坐标系,应用二维Kalman滤波对森林蓄积动态作出估计与预测,经检验,效果良好。     

大地域森林资源动态预测模型和方法的研究

本文运用时变模型研究森林资源动态,视影响森林资源变化因素为输入变量,建立随机差分模型,用状态方程描述森林资源动态。采用Kalman滤波对广西全区森林资源动态作出预测。检验结果表明,本文提出的预测模型和方法效果优良。     

嘉陵江流域南充段森林资源演变动态

简要分析了嘉陵江流域中估即南充地区近５０年来森林资源的演变及现状,即区内林业用地面积,有林地面积及其时空格局动态,林木种质资源现状,森林资源利用潜力,森林植被及森林覆盖率动态,森林蓄积及森林动物资源的演变等,得出区内森林资源和相对匮乏,分布不均,亟待保护和发展。     

WK混合滤波算法在雷达数据处理中的应用

通常的Kalman滤波算法不能很好的解决信号的时频局部性问题,往往只能在低频和高频两种滤波算法间通过机动检测器(变维滤波算法)或马尔可夫链的转移概率矩阵(VD算法)来进行切换,因为有一定的滞后,并受到机动检测器和转移概率矩阵的影响较大,从而产生较大的滤波误差.笔者将二维可分离小波变换良好的时频局部性和Kalman滤波的实时最佳预测修正跟踪滤波估计结合起来,得出一种有效的混合滤波算法(WK算法),并将该算法用于进行雷达数据的滤波处理,使得滤波估计值逐步逼近真实轨迹.通过实际的仿真验证了该算法比其它单一的滤波算法更为有效.     

罗甸县森林资源动态变化

以罗甸县2006年和2016年的森林资源调查为研究对象,分析了其森林资源的数量、结构等方面的动态变化。研究结果表明:从2006年到2016年,罗甸县有林地面积减少了0.46%,森林覆盖率提高了14.55个百分点,活立木蓄积增加了148.5%,乔木林单位面积蓄积增加了115.2%。随着经济社会发展,征占用林地增多,林地面积小幅下降;宜林地、疏林地转变为灌木林地、乔木林地;林龄面积结构变化,单位面积蓄积提高,蓄积随之增加。马尾松、杉木林、阔叶林(硬阔林、其他软阔林、桉树林)面积和蓄积都呈增长,其他针叶林面积和蓄积都减少。乔木林各龄组的面积和蓄积都呈大幅增长。经过十年的保护,从森林资源总量上看,森林资源面积、资源分布等达到了构建良性生态系统的基本要求,但生态环境恢复是一个长期而缓慢的过程,罗甸县森林资源保护工作任重道远。     

新集体林权制度改革对森林资源影响研究

集体林权制度改革是农村改革的重要内容,把集体林地承包给农户经营,农户对林木具有所有权、处置权和收益权,这一重大举措,对森林资源数量和质量必将产生重要影响。本文以江西省武宁县为研究对象,利用林改前后两次森林资源规划设计调查数据,对林地面积、森林蓄积、森林覆盖率,按林种、年龄、优势树种、起源、权属的森林面积、蓄积构成,单位面积蓄积量等变化进行分析。结果表明:集体林权制度改革促进了森林资源数量增加和质量提高。     

过程不确定性下丙烯精馏过程多变量预测控制技术应用

以丙烯精馏塔的多变量预测控制为研究对象,将卡尔曼(Kalman)滤波方法与动态反馈预测控制技术相结合,提出了一种带有积分输入补偿的Kalman滤波方法对系统不确定性干扰进行估计,然后将滤波后的输出、控制作用及状态信息动态反馈给多变量预测控制器以增强系统的抗干扰能力,提高控制系统的性能,并构建出丙烯精馏塔过程机理模型及仿真平台。仿真结果对比表明,采用本文改进的Kalman滤波方法使得多变量预测控制系统的控制性能和鲁棒性明显增强,生产过程更加平稳。     

云南省森林资源发展趋势的LM—BP预测

云南省位于长江、珠江两大国内河流和萨尔温江、湄公河、红河三大国际河流的上游和发源地,山地多坝区少,陡坡开荒成为扩大种植面积和提高粮食产量的一种方式,加上对森林的乱砍滥伐,水土流失极为严重.森林资源通过地表防护,能有效保持水土.文章应用神经网络预测模型对云南省森林有林地面积、活立木蓄积、森林覆盖率进行预测分析,对云南省更加有效地保护森林资源,改善生态环境有一定的现实意义及参考价值.     

浅析造林地的整理与植树造林方法

我国森林资源总的变化趋势是：森林面积逐年增加,每年以200万hm^2速度递增,林木生长量开始大于消耗量,森林资源的发展在数量上开始走出＂低谷＂,扭转了长期以来森林资源下降的局面,实现了森林面积和森林蓄积的＂双增长＂。森林资源是决定林业生存和发展的基础,森林资源的发展对我国的经济起到了至关重要的作用。主要论述了在实际工作中常用的一些造林方法。     

预报林木生长的Kalman滤波器

<正>根据林木生长的随机性和动态性,用CAR模型自动辩识机辩知林木生长“多对多”动态系统的阶、参数。然后把得到的差分方程组变换成状态矩阵方程,在此基础上对林木生长动态进行Kalman滤波和实时预报,并给出了预报精度。     

集合卡尔曼滤波同化理论及其在一次暴雨过程中的应用

集合Kalman滤波用于数值试验有着雄厚的理论基础。本文介绍了集合Kalman滤波理论及其技术实现,在此基础上搭建了集合Kalman滤波同化系统,并用MM5模式做同化实际探空资料48小时的试验。试验结果表明:集合Kalman滤波同化探空资料可以改善MM5模式的预报效果。     

卡尔曼滤波模型粗差的探测及其在施工变形测量中的应用

在施工变形监测中，由于监测点的多余观测值较少，因此很难发现观测值中存在的粗差。用卡尔曼滤波方法进行数据处理时，观测值中的粗差将在预测残差向量中得到反映。通过分析卡尔曼滤波模型误差与预测残差向量之间的关系，提出了对粗差进行探测的方法，并通过一个实例说明了该方法的有效性。     

基于小波分析与卡尔曼滤波的网络流量估计和预测方法

将目标状态的小波变换系数向量描述为卡尔曼滤波方法的状态变量,进而建立了网络流量估计和预测模型,能够实现周期内的实时跟踪和动态多步预测.利用CERNET华中地区主干网的实测流量数据对该模型进行检验,所有检验周期网络流量预测值的相对误差均值为4.58%,表明网络流量估计和预测模型具有较强的适用性.     

基于严密Helmert方差分量估计的动态Kalman滤波

针对Kalman滤波模型推导了严密的Helmert方差分量估计公式.在此基础上,构建了方差分量估计辅助的Kalamn滤波解,改进的Kalman滤波与标准Kalman滤波的计算过程基本相同.推导了方差分量估计对Kalman滤波解的影响.理论推导和计算结果均表明,Helmert方差分量估计辅助的Kalman滤波能够合理调控动力学模型误差的影响,合理平衡观测信息与动力学模型信息对Kalman滤波解的贡献,提高状态参数估计的精度;严密Helmert方差分量估计与简化Helmert方差分量估计辅助的Kalman滤波解基本等效.     

自校正Riccati方程的收敛性

对带未知噪声方差的线性离散定常随机系统,基于噪声方差的在线一致估计,提出了自校正Riccati方程新概念.用动态误差系统分析(DESA)方法和Kalman滤波器稳定性理论证明了自校正Riccati方程的解收敛于稳态Riccati方程的解.这个结果将引出一种新的自校正Kalman滤波算法,并为解决自校正Kalman滤波器收敛性问题提供了重要的理论基础.一个数值仿真例子说明了所提出的结果的正确性.