基于LSTM的地基微波辐射计湿度廓线反演

大气湿度廓线对于研究大气系统的复杂性具有十分重要的作用。地基微波辐射计有着连续观测的特性,能够以高时间分辨率反演出高度至10 km的大气湿度廓线,廓线数据对于气象预报和研究气候系统的变化至关重要。为了提高反演大气湿度廓线的精准度,本文使用时间循环神经网络模型,利用微波辐射计连续探测的信号并使用Ka波段毫米波云雷达数据提高有云时的反演精度,采用LSTM(Long Short-Term Memory)神经网络反演计算大气湿度廓线,用探空仪实测相对湿度验证并分析反演效果。该模型反演的湿度廓线与探空廓线的平均绝对误差为9.80%,均方根误差为13.85%,优于经典的BP(Back Propagation)神经网络模型平均绝对误差11.52%,均方根误差15.66%。通过比较,证明了本文的反演模型利用连续观测的亮温数据能够有效地提高反演精度,特别是对于3~7 km范围内大气湿度廓线分布较为复杂的相对湿度的反演。并验证了该模型加入云观测数据提高了有云时的反演精度。

砼搅拌用晶体管计量水位控制器

在砼配合比的设计和施工中,“水灰比”是决定砼质量的一个重要因素;理想的“水灰比”又取决于水和灰的准确计量。水的计量往往不引起人们的重视,许多建筑工地不严格控制水量,或因水计量机构失灵而干脆采用人工随意加水的现象,几乎普遍存在。JSK-S型晶体管水位控制器有以下优点:(1)灵敏度高,可靠性强,计量准确;(2)按“水灰比”的要求。