“相似误差分析”背景下基于耦合系统理论的实验教学改进思路——以广东工业大学土木工程国家级教学示范中心为例

“相似误差分析”是土木工程实验的基础理论,对该理论的创新发展影响着整个实验教学的基础体系.在该背景下基于耦合系统理论对实验教学思路进行改进,是国家级教学示范中心推陈出新和持续深化改革的重要路径.通过具体案例分析,基于土木工程实验教育中相似理论的应用及改进,结合耦合系统理论,探讨了高校实验课程教学改革思路的前进方向.

风能模式预报的相似误差订正

采用一种基于相似误差的模式后处理方法,对2011年10月18日一2012年1月5日WRF模式24 h预报的陕西延长风电场风速进行误差订正。该方法通过寻找与当前预报相似的历史预报来进行误差订正,克服了一般基于时间顺序的误差订正方法的不足,即不能处理由于天气系统的剧烈转变引起的预报误差的快速变化。相似误差订正方法减小了预报的均方根误差和中心均方根误差,相对原始预报分别减小9%和10%左右。该方法不仅可以减小系统误差,还可以减小随机误差,从而提高预报准确率。同时,订正结果相对原始预报具有更好的Taylor图模态相关。相似误差订正方法对风能预报敏感区的订正效果更为显著,均方根误差和中心均方根误差分别减小了12%和22%左右。该方法尤其适用于基于风能模式预报的风速误差订正,同时该方法对其他的预测系统和预报变量也有很好的应用潜力。

一个ENSO动力相似误差订正模式及其后报初检验

为有效利用历史资料中的相似信息,减小模式误差对ENSO这类跨季节年际尺度预测问题的影响提高动力模式的预测水平。作者利用一种基于统计相似的模式误差订正方法,以国家气候中心简化海气耦合模式为平台建立了相应的动力相似误差订正(DAEC)模式,并着重探讨了系统相似程度(全相似或部分相似)、误差重估周期以及相似样本个数等因素对预报效果的影响。结果表明,利用该方法可以有效地改善原有模式的预报性能,其中“全相似”比“部分相似”更能反映海气耦合系统的相似程度,从而对模式误差做出更为准确的估计,使预报误差明显减小。海洋和大气的误差重估周期对结果也有较大影响,在不同相似程度下分别存在着某种最优配置使得预报效果达到最佳。另外,在对相似样本存在状况及影响的研究中则发现在当前资料长度内整体上只存在着有限个相似样本,在此范围内随着样本取样数目的增加DAEC模式的预报性能逐渐提高。

统计-动力相结合的相似误差订正法

根据大气相似性原理,提出了利用历史资料的相似信息估计模式误差的反问题,并发展了一种相似误差订正(ACE)方法。该方法将统计和动力两种方法有机结合,在不改变现有数值预报模式的前提下,既充分利用了动力学发展的成就,又能够有效提取大量历史资料中的相似信息,达到减小模式误差、改进当前预报的目的。而且,ACE方法能够针对当前预报的特殊性来区分所利用过去资料的特殊性,提取历史相似信息间接求解反问题。定性分析表明,ACE方法与以往相似-动力模式原理是等价的,但无需重新建立复杂的相似离差预报模式,更具可行性和业务应用前景。在理想化的极限情形下,当数值模式或历史相似完全准确时,ACE方法的预报结果将分别蜕变为动力或统计学方法的预报结果。

相似误差订正方法在风电短期风速预报中的应用研究

为降低风电场短期预报风速误差,减少风电场短期风功率偏差积分电量,提高风电场发电功率预测准确率,分季节研究了相似误差订正方法对ECMWF单台风机预报风速的订正效果。结果表明:相似误差订正后不同风机预报风速的误差差距减小;预报风速的平均绝对偏差和均方根误差明显降低,其中夏季和秋季华能义岗风电场两个指标降低幅度均超过0.1 m/s、会宁丁家沟风电场均超过0.2 m/s;订正风速削减了原始预报的极值,可反映大部分时段实况风速3 h内的趋势变化,个别时段订正风速与实况趋势相反;订正后预报风速在风功率敏感区的平均绝对偏差明显降低,华能义岗风电场四季降低幅度在0.112~0.242 m/s之间、会宁丁家沟风电场四季降低幅度在0.131~0.430 m/s之间,有效降低了原始预报误差带来的短期风功率偏差积分电量扣分值;订正风速较原始预报更多分布在风功率敏感区。该方法实际应用灵活,对提高风电场短期预报风速准确率有可观的效果,并可有效减少短期风功率偏差积分电量考核。

基于季节气候可预报分量的相似误差订正方法和数值实验

基于由历史相似信息对模式预报误差进行预报的思路,发展了一种针对季节气候可预报分量的相似误差订正新方法(FACEPC),目的是识别模式预报结果中对初值相对不够敏感的可预报分量,将其作为对象进行历史相似选取和误差订正.该方法被应用到国家气候中心业务季节预报模式实验中,对不同区域给出有针对性的相似选取指标和预报方案.25年的交叉检验结果表明,夏季降水和环流的预报技巧评分相对于系统误差订正有明显提高,在发生中等及以上强度ENSO事件年和可预报分量贡献较大地区的预报技巧提高更为显著.特别是中国区域降水和关键区环流的预报技巧均有提高,显示出业务气候预测应用前景.同时,初步敏感性实验显示相似因子和资料长度的改变对FACEPC预报均有显著影响.

RMAPS模式预报总辐射的3种订正方法应用

为降低光伏功率预测中预报总辐射误差且探讨各类订正方法的适用性,分季节对比分析逐步回归、支持向量机(SVM)和相似误差订正(AnBC)方法对快速更新多尺度分析和预报系统短期预报总辐射的订正效果.结果表明,订正后明显降低了预报误差,一定程度上改善了预报总辐射分布较分散和偏大的情况.酒泉鸿坤光伏电站秋季逐步回归订正效果相对最佳(平均绝对偏差(M_(AE))降低4.56 W/m^(2)),冬季、夏季和春季均是AnBC效果相对最佳(M_(AE)依次降低10.33、12.71、44.27 W/m^(2));敦煌电建汇能光伏电站秋季和冬季均是SVM订正效果相对最佳(M_(AE)分别降低4.73和7.85 W/m^(2)),夏季和春季均是AnBC效果相对最佳(M_(AE)分别降低16.24和34.17 W/m^(2)).两座电站逐小时误差分布显示AnBC效果相对最佳;就各季节相对最佳订正方法而言,订正后春季提高时次百分比最高(酒泉鸿坤为73.88%,电建汇能为77.28%).晴天SVM订正效果最明显,非晴天AnBC效果最明显.

基于LSTM网络与误差补偿的预测模型

随着时代发展,空气质量逐渐受到人们的重视,所以对未来空气污染物的变化预测显得尤为重要。首先,针对PM2.5的非线性变化以及变化所具有的周期性,选取完整年度数据进行训练和预测,使用对非线性序列数据拟合效果较好的LSTM网络作为初步预测模型,选择合适的滑动窗口,使用训练数据,建立了LSTM网络预测模型。由于LSTM网络预测结果中存在相邻年份误差分布相似,但整年分布不均匀的现象,使用FCM对训练数据及误差进行模糊聚类。通过聚类中心,对当前预测数据进行分类,并利用聚类结果,得到当前预测数据的误差补偿值,对LSTM网络的当前预测结果进行误差补偿,得到最终预测结果。最后,通过合肥2017年至2021年的空气污染数据对该方法进行了验证,结果表明,所建模型的效果优于其他对比模型,具有一定的可行性与有效性。

误差相似性综合修正技术在洪水预报中的应用

实时洪水预报是当今最重要也最有效的防洪非工程措施之一,其预报精度对防洪决策起到至关重要的作用。辽宁省清河水库在多年的洪水预报实践中,不断总结探索提高实时洪水预报精度的新途径,通过实践验证,运用误差相似性综合修正技术,可有效提高清河水库实时洪水预报精度。

基于统计建模的字典学习算法在HRRP的应用

基于字典学习模型能真实反映雷达高分辨距离像(radar high resolution range profile,HRRP)潜在结构特征和统计建模算法可有效解决HRRP姿态敏感性问题的特点,运用统计建模划分HRRP角域,对鉴别字典的原子选取和判别优化问题开展研究。首先提出了基于概率主分量分析的最大概率差值算法,自适应划分HRRP角域获取帧界线。其次,利用帧界线对应功率谱特征构成初始化鉴别字典,在鉴别字典基础上优化判别准则,引入原子稀疏相似误差约束最优字典更新实现测试样本分类。雷达实测数据的实验结果验证了该算法可提高目标识别率,同时对噪声干扰具有很好的鲁棒性。

无线传感器网络中一种修正DV-Hop算法

阐述了DV-Hop算法的基本原理。针对原算法中由于节点间跳数过大及小范围的部分节点聚集形成的相似误差使得未知节点的定位精度不高的问题,提出了一种修正DV-Hop定位算法。新算法通过设置门限值修正节点间的跳数,并利用信标节点的估计坐标和实际位置的偏差作为修正因子来修正未知节点的定位结果,同时剔除区域外的未知节点,提高了跳段距离估算精度,降低了定位误差。仿真实验结果表明,在不增加额外硬件的基础上,修正算法的定位精度明显要优于原算法,证明了修正算法的正确性。

多种风电场风速预报订正方法的适用性研究与集成应用

以内蒙古中部某风电场为实验风电场,采用随机森林(Random forest,RF)方法、相似误差订正(Analogue correction of errors,ACE)方法以及概率密度匹配方法(Probability density function matching method,PDF)分别对风电场风速预报进行订正及适用性研究。结果表明:3种方法在各季均对中尺度天气预报模式(Weather research and forecasting model,WRF)风速预报具有不同程度的订正效果,RF方法可以有效改善WRF误差较大的问题,但兼具误差过分放大情况,ACE方法和PDF虽然对较大误差的改善能力不及RF方法,但是能够较好地控制误差过分放大问题。此外,3种方法针对小于5 m·s^(-1)的小风速段,订正效果不理想,随着风速的增加,订正能力逐渐增强。参照预报模型各自的优势,尝试开展多种预报模型的分风速等级集成应用,可以对不同风速等级下的WRF预报起到较好的改善作用。

存在材料相似度误差的模型试验修正方法探讨

在复杂环境岩土体工程的模型试验中,材料相似度误差往往造成试验结果与目标值间的不容忽视的差异,需进行修正后才可反馈到原型。为探究存在相似度误差的模型试验的有效修正方法,以某高速公路边坡工程为依托,首先通过与室内试验配套的数值试验检验了采用数值方法研究模型试验修正问题的合理性;其次从位移演化规律和位移值大小两方面对现有的模型试验修正方法进行验证,指出当前方法的不足并分析其存在不足的原因。在此基础上,基于位移畸变值概念提出了模型试验误差修正方法,并对当前方法和推荐方法的修正效果进行对比分析。研究结果表明:1.一般而言,模型材料相似度存在较大误差情况下的试验结果与目标值间的差异较显著,不容忽视,对其进行修正十分必要;2.当前模型试验修正方法对预测值的修正仅建立在单一岩层有量纲参数的基础上,因而无法达到对复杂环境地质体模型试验数据进行修正的目的,修正效果较差;3.通过SPSS估值曲线分析能够准确获取位移畸变值函数,基于位移畸变值修正方法的修正效果明显,能有效修正模型试验相似度误差对试验结果的影响。

复杂网络中的抽样链接预测

针对传统相似度算法无法预测给定顶点存在的链接问题,以抽样方法为基础,提出一种对复杂网络进行链接预测的方法,找出用户感兴趣节点的相关链接.根据用户感兴趣的节点,使用随机游走的方法,构造一个子图.设定该子图的大小使相似度估计值的误差小于给定的容错阈值.该方法仅在一个小的包含全局信息的子图上进行相似度计算,可以使计算时间大大减少.实验结果表明,算法的时间复杂度与数据集大小呈线性关系,基于局部指标的常见邻居(CN)算法、Jaccard以及PA指标算法的时间复杂度与数据集大小呈平方关系,以全局拓扑路径为基础的Katz算法的时间复杂度与数据集大小呈立方关系.

复杂网络链接预测的路径抽样方法

链接预测问题在社会学、人类学、信息科学以及计算机科学等各个领域都受到了广泛的关注.在许多现实应用中,只需要对用户感兴趣顶点的相似度进行预测,而不需要预测复杂网络中的所有顶点.提出一种快速的以路径相似度为基础的方法来预测指定的顶点对间的链接.在该方法中,首先定义顶点之间的路径相似度的概念,然后对给出的节点对之间构造一个的路径的集合,通过设定该集合适当的大小,可以将相似度的误差限制在一个给定的阈值范围内.由于只要计算相关路径的个数,因此该算法可以大大减少计算时间.以对单个节点的路径抽样方法为基础,提出了整个网络的链接预测算法.通过在实际网络上的实验结果表明,本算法与其他方法相比,在更短的时间可以获得更高精度的结果.

一种优化相关性模型的机器人精度补偿方法

工业机器人由于绝对定位精度低,难以直接应用于航空航天高精制造领域。为提高工业机器人的绝对定位精度,提出了一种优化相关性模型的机器人精度补偿方法。基于误差相似度原理构建了机器人定位误差与关节转角之间的数学关系,仿真证明分析了不同相关性模型对精度补偿效果的影响规律,最后通过试验选出最优模型。试验结果表明,优化相关性模型后工业机器人的绝对定位误差由补偿前的1.8057mm降至0.2902mm。研究结果为推动工业机器人在航空航天高精制造中的应用提供了一种技术手段。

基于误差相似性的移动机器人定位误差补偿

对由AGV承载的工业机器人组成的AGV式移动制孔机器人的定位误差补偿方法进行了研究。在面向飞机装配的AGV式移动制孔机器人系统中,利用激光跟踪仪构建坐标系,提出了AGV式移动制孔机器人机座坐标系的换站方法,能更好地适应飞机制造多品种、小批量的特点。基于对AGV式移动制孔机器人定位误差源的分析,利用定位误差相似性,提出针对AGV式移动制孔机器人的基于反距离加权定位误差的空间插值与补偿方法,克服了现有技术对于AGV式移动制孔机器人定位误差补偿的局限性。以AGV搭载的KUKA KR480型工业机器人制孔系统作为试验对象,通过试验选取最优网格步长,补偿结果表明,能将系统综合定位误差平均值由补偿前的1.045mm降低到0.227mm,最大绝对定位误差由补偿前的2.727mm降低到0.478mm,降低了82.47%,该方法能有效提高AGV式移动制孔机器人的绝对定位精度。

动力相似预报的策略和方法研究

为了在现有模式和资料条件下有效提高数值预报水平,深入开展了动力相似预报(DAP)的策略和方法研究.提出"利用历史相似信息对模式预报误差进行预报"的新思路,从而将动力预报问题转化为预报误差的估计问题,并发展了一种基于相似误差订正的预测新方法(FACE).进一步将FACE应用于业务海气耦合模式的跨季度预测试验,夏季平均环流和降水的预测结果表明,FACE能在一定程度上减小预报误差、恢复预报方差、提高预报技巧.此外,敏感性试验显示,相似的个数、选取变量和度量标准都对FACE预报有显著影响.

面向飞机装配的机器人定位误差和残差补偿

工业机器人由于其高柔性和低成本而被越来越多地应用到飞机自动钻铆系统中,使用精度补偿有效地提高机器人的绝对定位精度是保证产品质量的关键,为进一步提高机器人末端定位精度,提出了基于误差相似度的残差补偿方法。首先使用基于运动学参数标定的方法辨识出机器人的几何参数误差,再利用基于误差相似度的方法对残余误差进行估计,实现对机器人的误差和残差的补偿。以工业机器人KUKA KR-30 HA为对象所进行的试验验证表明,机器人的绝对定位精度平均值由补偿前的0.879mm经过定位误差补偿后提高到0.194mm,经过残差补偿后进一步提高到0.141mm,经过定位误差和残差补偿后的机器人最大误差由1.492mm降低为0.296mm,最大绝对定位精度误差降低了80.16%。该方法能有效地补偿参数辨识后遗留的残差,进一步提高机器人的定位精度。

数值模式延伸期可预报分量提取及预报技术研究

针对延伸期尺度的可预报分量,借鉴了CNOP相关算法,形成了在数值模式中提取可预报分量的实用方法和预报技术.从模式预报误差增长的角度将模式变量分为可预报分量和不可预报的混沌分量,将可预报分量定义为在预报时段内误差增长较慢的分量.基于现有的国家气候中心月动力延伸预报业务模式,建立了针对可预报分量的数值模式.同时结合历史资料有用信息,对数值模式的可预报分量,在历史资料的可预报分量中寻找相似场,降低了相似判断过程中变量的维数,进一步对可预报分量的预报误差进行订正.对混沌分量利用历史资料,通过集合预报方法得出其期望值和方差.数值试验结果表明,该方法能有效提高10～30天延伸期数值模式大气环流场的预报技巧,具有良好的业务应用前景.