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为求解二维声波方程,本文结合空间高阶偏导数离散化的八阶NAD算子和时间导数离散化的三阶Runge-Kutta方法,推导出八阶NAD-RK算法。详细研究了八阶NAD-RK算法的计算效率和地震波数值模拟。结果显示：在达到相同精度下,八阶NAD-RK算法的内存需求约为八阶LWC算法的20%,约为八阶SG算法的25%;八阶NAD-RK算法的计算速度约为八阶LWC算法的5.8倍,约为八阶SG算法的1.52倍。地震波数值模拟实验进一步验证八阶NAD-RK算法数值频散压制效果。 相似文献
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智能交通系统是目前世界上公认的解决城市交通拥堵问题的最佳措施,而实时准确地交通流量预测则是实现智能交通系统和智能交通诱导控制的重要依据.针对城市交通"智能运输系统"和交通流的特性,在多元线性回归、支持向量机和改进的BP神经网络等三种预测模型的基础上,提出了基于最小二乘支持向量机方法的交通流组合预测模型.实验预测结果表明该组合预测模型具有较高的预测精度,为交通流量提供了一个更好的预测模型. 相似文献