方法集合元建模及情景方法

为解决方法工程内容庞大、系统性差及理论框架的缺失问题,分析了当前方法工程所存在的问题,描述了方法工程的基本概念以及在方法工程领域这些概念的作用.提出了基于知识系统结构的方法集合,并建立方法集合元模型,为信息系统开发的方法、工具提供了理论框架基础和依据.建立了情景方法设计的过程模型,为情景方法的开发、应用提供了理论指导和方向.

面向互操作性的方法集合元建模

为解决互操作性内容庞大、语义异构而造成的互操作性障碍,分析了相关解决方案存在的问题,描述了如何组织和运用方法知识解决互操作性问题。提出了基于知识系统结构的方法集合,其可提供特定情境下的互操作性解决方案。情境化的方法集合具有模块化、规范化同时具有可重用性的特点。构建方法集合元模型及方法定义模式EXPRESS-G图,为解决互操作性方案提供了理论基础和依据。

提高月预报业务水平的动力相似集合方法

针对基于大气环流模式的月预报问题,提出了一种能有效减小预报误差并提高预报技巧的动力相似集合预报新方法。该方法着眼于动力模式与统计经验的内在结合,在模式积分过程中通过提取大气环流历史相似性信息,对模式误差进行参数化处理,形成多个时变的相似强迫量来扰动生成预报的集合成员。将这一集合新方法应用到中国国家气候中心业务大气环流模式(BCC AGCM1.0),一组10 a准业务环境下回报试验结果显示,相比于业务集合预报,动力相似集合预报方法能有效改进模式对于大气环流的纬向平均、超长波和长波预报,从而有效提高了月平均环流预报技巧(几乎达到业务可用标准)和逐日环流预报技巧,并显著降低了预报误差,合理增加集合离散度,使二者配置关系得以改善,有望在业务预报中应用。

短期集合预报中定量降水预报集合方法初探

针对短期集合预报中集合平均等方法对极端天气事件预报能力低下的缺陷,提出一种定量降水预报集合方法,简称两步法。该方法首先采用逐级归并法确定集合成员的总体相似度,进而确定集合成员预报场的延伸半径,对各成员的预报场进行修正,然后根据每个成员与其他成员的相似程度,确定各成员的权重系数。这个方法既考虑了集合成员总体的差异性又考虑了降水的概率分布。试验证明,通过上述两步得到的定量降水预报,对提高极端天气事件的预报确率有一定效果。本方法无需历史资料,能很好适应集合成员的改变,实现方便快捷。

热带气旋路径集合预报方法研究I——正压模式结果的初步分析

选择1979～1993年间的热带气旋为试验个例,通过扰动热带气旋初始位置和初始结构,构造集合成员, 用正压原始方程模式,进行路径集合预报试验, 并初步探讨预报成员的集合方法。试验结果表明:热带气旋定位误差影响路径预报,但扰动初始位置的集合平均预报与控制试验的预报水平相接近。扰动热带气旋初始结构的集合预报试验表明,约有60 %～70 %个例的集合路径预报得到改进。此外,试验结果还表明,当环境引导气流较弱时,进行扰动热带气旋初始结构的集合预报,预报结果的改善较明显。

滑动窗区空间相关系数加权集合方法及其在IPCC-AR4多模式集合模拟和预测中的应用

本文根据政府间气候变化委员会(IPCC)第四次评估报告(AR4)(简称IPCC-AR4)中22个耦合模式对20世纪气候模拟(20C3M)结果中20世纪晚期亚洲夏季风降水的模拟所显示出各模式模拟能力的较大空间差异,提出了一种滑动窗区空间相关系数来量化表征这种空间差异特征,结果表明,该系数明显优于传统空间相关系数,其空间分布能够较为细致地描述各模式对较小区域模拟性能的空间差异特征。在此基础上,本文提出以这种滑动窗区空间相关系数作为各模式的权重系数进行加权集合平均,并称之为滑动窗区空间相关系数加权集合方法。利用该方法对IPCC-AR422个耦合模式所模拟的20世纪晚期亚洲夏季风降水进行加权集合平均,并将其结果与传统空间相关系数加权集合平均以及等权重多模式集合平均结果进行比较,表明了利用本文所提出的加权集合方法对20世纪晚期亚洲夏季风降水的集合模拟结果明显优于简单的等权重多模式集合平均结果以及传统空间相关系数加权集合平均结果。鉴于此原因,本文利用此方法对在A1B(各种能源均衡发展)排放情景下IPCC-AR4中22个耦合模式所模拟的21世纪各时期亚洲夏季风降水演变趋势进行集合预测。其结果表明:在A1B排放情景下,从21世纪中期(2045～2065年)开始南亚夏季风降水将比20世纪晚期明显增强;而东亚夏季风降水相对于20世纪晚期的变化呈现出从南到北经向三极子型异常分布特征,即华南和华北地区夏季风降水增多,而长江流域夏季风降水相对于20世纪晚期没有太大变化。并且,结果还表明亚洲夏季风降水异常这种变化趋势可以延续到21世纪晚期。

污水处理过程的集合型监测方法研究

针对具有非线性、多变量特性的污水处理过程监测准确性有待提高问题,提出一种集合型EMDIFCM-KPCA过程监测方法。该方法首先利用经验模态分解方法对数据进行预处理,然后用改进的模糊C均值聚类对数据进行聚类,最后采用核主成分分析方法对污水处理过程中的异常状态进行监测。水处理基准模型(BSM1)过程监测实验结果表明,将EMD-IFCM-KPCA集合型方法应用于污水处理过程,监测准确性优于传统KPCA,IFCM-KPCA等方法。

模糊可变集合方法在降雨相似性分析中的应用

基于特定流域场次降雨具有的相似性,应用考虑区间值模糊可变的模糊可变集合方法进行场次降雨相似性分析。通过计算各场次降雨隶属于各降雨级别的特征值及与目标场次降雨之间的相似距离,从而获得流域场次降雨相似性排序,有效解决了场次降雨相似分析中的模糊性和不确定性问题。找出与实时阶段场次降雨相似的历史场次降雨,预估水库实时阶段面临的洪水过程及量级,可为水库防洪调度提供信息参考。

两个数据集合并的方法-SAS应用技巧

两个数据集合并的方法－ＳＡＳ应用技巧中国医科大学董大钧，汪微在应用ＳＡＳ处理数据需要合并两个数据集时，有两种方法可用：一种是一对一合并，即将两数据集中各自的第一个观测值相合并，各自的第二个观测值相合并，……。这种合并用于两数据集中的观测值是一一对应的...

集合划分方法在电力系统图模转换分析中的应用

在电力系统图形化分析软件中 ,由图形到计算模型的转换模块一般包括连接关系分析、厂站结线分析、系统网络分析等 3个子模块。对于厂站结线分析与系统网络分析 ,传统的方法是采用广度 (深度 )搜索算法 ,但因其基于搜索、回溯的框架 ,利用堆栈记录分析过程 ,因而实现繁复。文中基于面向对象的编程思想 ,提出以集合划分的方法来处理图模转换问题。该方法不仅以统一的思维模型来处理连接关系分析、厂站结线分析与系统网络分析 ,而且具有实现、维护简单易行的特点 。

NCC_CGCM模式的我国夏季降水集合预报方法效果评估及改进

通过对国家气候中心全球海气耦合模式(NCC_CGCM)1983～2006年48个不同初值样本的我国夏季降水预报(回报)、等权重集合预报及二次非线性订正预报的评估效果比较,其中订正预报的平均效果比等权重集合预报的平均效果好,但总体平均预报效果都不高。在评估中发现,48个样本在不同地区的预报效果的差异显著,正相关显著区域出现的位置各不相同,有的样本出现在江南,有的出现在东北,还有的出现在黄淮等地,因此提出了用历史回报的相关系数构建新的集合预报。试验表明,新集合预报的平均效果优于等权重集合预报、二次非线性订正预报和业务系统中现有的集成方法。

基于可行模型集合方法的多模型切换控制

对含参数跳变的一类具有有界干扰的多输入多输出系统,为改善系统的瞬态响应性能,采用由多个固定模型和两个自适应模型组成的多模型,并引入切换指标函数构成多模型切换控制器。为克服多模型方法计算量大的缺点,采用可行模型集合方法,给出了可行模型应满足的必要条件。应用这一必要条件,对系统的多个模型进行检验,可快速缩小模型可行集合的范围,再通过切换指标函数,在可行模型集合中选择正确的控制器,从而在不降低系统响应性能的前提下,提高计算速度。

基于图像的集合型电机轴承故障诊断方法

提出一种基于二维图像和轻量级深度卷积神经网络相结合的集合型电机轴承故障诊断方法,用于提高电机轴承故障诊断性能。通过小波包变换(WPT)电机轴承振动信号重构为二维小波包图像。在ResNet基础上,将网络结构中的卷积操作改进为更轻量级的深度可分离卷积(DSConv)结构,在不损失诊断精度的前提下缩短了训练时间。仿真结果验证了所提基于图像的轻量级故障诊断方法用于故障诊断的有效性。

基于多点地质统计与集合平滑数据同化方法识别非高斯渗透系数场

在冲积含水层中,由于岩相的非均质分布,渗透系数一般呈现出明显的非高斯特性(例如砂和黏土两种岩相),非高斯特性给地下水模型参数的推估带来了困难与挑战。目前广泛使用的集合平滑数据同化方法(ESMDA)虽然有效且计算成本较低,但仅适用于高斯场。多点地质统计方法虽已广泛用于模拟非高斯场,但其无法融入动态观测数据推估参数。基于多点地质统计方法中的直接采样法(DS)与集合平滑数据同化方法,构建一种新的数据同化框架(ESMDA-DS),既可保持参数场的非高斯特性,又可融合多源数据精确推估非高斯场。构建三个理想算例验证ESMDA-DS对非高斯参数场的推估效果,并探讨了不同类型观测数据对推估效果、水位与浓度预测精度的影响。三个理想算例包括仅融合水位数据(Case 1),同时融合水位与浓度数据(Case 2),同时融合水位、浓度与对数渗透系数数据(Case 3)。结果表明:ESMDA-DS方法结合了ESMDA与DS的各自优势,能有效融合观测数据推估渗透系数场,并保持参数场的非高斯特性。通过对比三个算例推估结果,Case 3的参数场推估效果最好,水位与浓度预测精度最高,Case 2次之,Case 1最差,表明融合多源数据可改善推估效果,提高预测精度。

中长期河流集合预报方法在岗南水库的应用研究

此文对河流集合预报方法(Ensemble Streamflow Prediction,ESP)进行模型原理、应用条件介绍,以滹沱河岗南水库作为研究实例,选取2022年12月—次年5月为遇见期,开展ESP方法在岗南水库中长期预测的应用研究。结果表明,ESP方法的分析预测结果精度较高,为解决中长期径流预报提供有效途径,同时为水库的防汛抗旱和水库调度提供重要依据。

面向TE过程的深度集合型故障诊断方法综述

本文针对TE过程,在传统深度学习基础上,对近年基于深度学习集合型故障诊断方法进行了归纳综述,阐述了现有深度集合型故障诊断方法的结构特点,展望了该领域的发展趋势,为工业过程故障诊断的进一步研究提供了参考。

基于SAX方法的股票时间序列数据相似性度量方法研究

特定数据集上高效的相似性度量方法是目前时间序列数据挖掘领域研究的重点内容之一。针对经过SAX方法降维后的股票数据在相似性度量中缺乏趋势变化的动态信息这一问题,本文提出了一种融合了点距离与模式距离优点的新型相似性度量函数——复合距离函数,并通过实证分析验证了该距离函数在相似性度量中的有效性,为揭示股票数据间相互依赖的规律以及时间序列相似性问题的进一步研究提供了新思路。

基于循环谱密度切片集合分析法的轴承故障诊断

分析了循环自相关函数和循环谱密度函数的解调性能、对噪声的免疫性能及其运算量大的局限性,兼顾故障特征提取的准确性和计算量,提出了峰值频率切片集合分析法:取循环自相关切片图上的各峰值频率作为循环频率分别做循环谱密度切片图,然后对图中f域的谱峰规律进行分析。滚动轴承故障实验表明该方法能有效排除非故障频率干扰,快速诊断出弱小故障。

EEMD方法在转子碰摩故障诊断中的研究

转子系统发生局部碰摩故障时,故障特征呈现出复杂的高倍频或分数倍频成分。为了实现多频率碰摩故障特征的有效提取,将集合经验模态分解方法(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)应用到转子局部碰摩故障诊断中。首先利用仿真碰摩信号,验证了EEMD时频分析方法在碰摩故障诊断的有效性,其次通过对转子系统水平方向碰摩、竖直方向碰摩、水平-竖直同时碰摩和正常4种不同振动状态的EEMD分解,计算基本模态分量(IMF)的振动强度,得出不同状态的振动强度趋势分布图。实验结果表明,EEMD方法能够从强噪声背景信号中提取出微弱碰摩特征,实现转子系统的碰摩故障诊断。

中国东部夏季雨型的人工神经网络集合预测

在BP(back propagation)人工神经网络方法的基础上,考虑到历史资料的个体差异及其年代际变化会影响到样本均值,由此使得中国东部夏季雨型模拟和预测效果产生差异,故引入交叉检验及集合预报思想,以改进人工神经网络独立预报方法。在利用不同历史样本资料建立人工神经网络模型,并进行交叉检验的同时,对预测年的雨型进行预测,可获得预测年的多次预测结果。该方法在中国东部夏季四类雨型的试验预报中表现出较好效果。