轨迹聚类分析法研究青藏高原上空的大气输送

青藏高原海拔高、地形复杂,生态脆弱且对气候变化等敏感.由于远离工业化地区,大气环境十分清洁,但其恶劣的环境限制了科学研究的深入进行.本文利用HYSPLIT4轨迹模式及NCEP全球同化气象数据计算2001全年青藏高原6个不同地点上空的气团后向轨迹,结合聚类统计技术对轨迹特征进行分析.通过与高原气候特征及其季节变化特点进行...     

基于改进BP神经网络算法的云环境异常检测技术研究

为提高云计算环境异常检测的准确率,改进算法性能,提出一种基于分组梯度下降以及变动学习速率的BP神经网络算法。通过将样本按照一定规律分组,改进梯度下降法的表现,再自动调整学习速率以加快收敛速度。实验表明,该算法可有效提高神经网络学习速度,能准确将云环境异常检测数据分类,具有较高的检测率和较低的误报率。