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基于熵不确定性概念的机器人动态误差理论的研究——DH参数误差概率分布数学模型
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作者 闫华 郑时雄 《军民两用技术与产品》 2002年第3期42-44,共3页
关键词 熵不确定性概念 机器人 动态误差理论 DH参数 误差概率分布 数学模型
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地动噪声RMS值计算方法的适用性及误差概率分析 被引量:1
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作者 李小军 袁松湧 +3 位作者 杨大克 谢剑波 马洁美 李冬圣 《大地测量与地球动力学》 CSCD 北大核心 2019年第5期447-451,共5页
对比两种计算RMS值的方法,结合误差概率统计给出结果的误差概率分布。在使用有限脉冲响应(FIR)带通滤波器进行滤波并计算RMS值的过程中,滤波器窗口函数和阶数是影响计算结果误差的主要因素,其中阶数的作用更大。通过计算功率谱密度(PSD... 对比两种计算RMS值的方法,结合误差概率统计给出结果的误差概率分布。在使用有限脉冲响应(FIR)带通滤波器进行滤波并计算RMS值的过程中,滤波器窗口函数和阶数是影响计算结果误差的主要因素,其中阶数的作用更大。通过计算功率谱密度(PSD)反算RMS值的误差主要受pwelch函数的窗口函数类型、窗口长度及重叠率等参数影响,其中窗口长度作用更大。从同等误差水平的概率分布看,在合理设置参数的前提下,使用PSD反算RMS值的方法更优。 展开更多
关键词 均方根值 功率谱密度 FIR滤波器 误差概率分布 参数组合
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风速与风电功率的联合条件概率预测方法 被引量:48
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作者 王松岩 于继来 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2011年第7期7-15,共9页
采用确定性预测模型对风速和风电功率进行预测,无法传递结果的概率可信程度,不适应风险分析与调控应用的需要。为此,建立了以当前时段实测风速和下一时段预报风速为联合条件的离散预报误差概率统计(forecast errorprobability distribut... 采用确定性预测模型对风速和风电功率进行预测,无法传递结果的概率可信程度,不适应风险分析与调控应用的需要。为此,建立了以当前时段实测风速和下一时段预报风速为联合条件的离散预报误差概率统计(forecast errorprobability distribution,FEPD)模型,并以该模型对未来时段的预报误差概率分布进行预测。首先由历史统计结果确定修正因子,利用风速波动分布特征(speed disturbanceprobability distribution,DPD)对预报误差概率分布进行偏度修正,再将修正后的预报误差概率分布与由确定性预测算法得到的结果相结合,从而得到风速概率性预测结果。实例表明,所提方法可以较好地预测未来时段风速及风电功率变化的概率分布结果。 展开更多
关键词 风速预测 风电功率预测 概率预测 误差概率分布 偏度修正 联合条件概率分布
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基于实时组分的天然气流量在线计量方法
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作者 王力 王寿喜 +2 位作者 邓传忠 李伟 高翔 《西安石油大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2024年第4期117-123,共7页
超声波流量计采用固定天然气组分计量标况流量,为解决与实时组分偏差影响计量精度的问题,针对SCADA系统中不同的计量实时数据条件,基于质量守恒原理,结合AGA8气体物性方程,确定了天然气标准状态体积流量和能量流量计算式,以及流量累积... 超声波流量计采用固定天然气组分计量标况流量,为解决与实时组分偏差影响计量精度的问题,针对SCADA系统中不同的计量实时数据条件,基于质量守恒原理,结合AGA8气体物性方程,确定了天然气标准状态体积流量和能量流量计算式,以及流量累积计量误差评价方法;设计开发了在线计量软件系统,应用于某海底管道陆上计量终端,在线分析6台超声波流量计,4个月共计15万余组计量数据。结果表明:采用固定天然气组分计量流量,导致的最大相对误差为1.02%,大于A级流量计的计量不确定度(0.85%),且计量误差与实时组分和固定组分密度差值成正比。计量相对误差分布近似满足正态分布,误差在-0.5%~0.5%的概率为98.79%。因此,采用固定天然气组分计量流量,对计量精度影响较大。提出的在线计量方法,有助于提高天然气标准状态体积流量的计量精度。 展开更多
关键词 超声波流量计 实时天然气组分 在线计量 计量误差 误差概率分布 能量流量
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GNSS全球卫星导航系统组合定位定权方法研究综述与分析
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作者 喻明明 《城市地理》 2015年第11X期102-103,共2页
基于全球卫星导航系统(GNSS)技术的不断完善和广泛应用。本文简述了GNSS组合定位中使用的定权方法,分别是等精度定权法,卫星高度角定权法,基于PDOP信息的定权法,误差分布律概率密度函数定权法和赫尔默特方差分量估计法定权。讨论分析了... 基于全球卫星导航系统(GNSS)技术的不断完善和广泛应用。本文简述了GNSS组合定位中使用的定权方法,分别是等精度定权法,卫星高度角定权法,基于PDOP信息的定权法,误差分布律概率密度函数定权法和赫尔默特方差分量估计法定权。讨论分析了它们在定位中的优劣。 展开更多
关键词 GNSS 定权 赫尔默特方差分量估计 空间位置精度因子 高度角 误差分布概率
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风电场风速预测的不确定性研究
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作者 周松林 刘增良 《铜陵学院学报》 2014年第3期100-104,共5页
风速预测的超前性导致其预测结果是不确定的,传统的确定性风速预测只提供确切的数值,不能满足电网规划的要求。分析了风速预测结果不确定性影响因素,并在确定性预测结果的基础上,从条件概率和预测误差分布统计规律两个角度对预测概率和... 风速预测的超前性导致其预测结果是不确定的,传统的确定性风速预测只提供确切的数值,不能满足电网规划的要求。分析了风速预测结果不确定性影响因素,并在确定性预测结果的基础上,从条件概率和预测误差分布统计规律两个角度对预测概率和置信区间进行分析和计算。仿真试验表明该方法能够为决策者提供概率预测信息,具有一定的实用性和有效性。 展开更多
关键词 风速预测 不确定性预测 误差概率分布 置信区间 预测概率
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Quantifying the attribution of model bias in simulating summer hot days in China with IAP AGCM 4.1 被引量:4
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作者 LIN Zhao-Hui YU Zheng +1 位作者 ZHANG He WU Cheng-Lai 《Atmospheric and Oceanic Science Letters》 CSCD 2016年第6期436-442,共7页
Using lAP AGCM simulation results for the period 1961-2005, summer hot days in China were calculated and then compared with observations. Generally, the spatial pattern of hot days is reasonably reproduced, with more ... Using lAP AGCM simulation results for the period 1961-2005, summer hot days in China were calculated and then compared with observations. Generally, the spatial pattern of hot days is reasonably reproduced, with more hot days found in northern China, the Yangtze and Huaihe River basin, the Chuan-Yu region, and southern Xinjiang. However, the model tends to overestimate the number of hot days in the above-mentioned regions, particularly in the Yangtze and Huaihe River basin where the simulated summer-mean hot days is 13 days more than observed when averaged over the whole region, and the maximum overestimation of hot days can reach 23 days in the region. Analysis of the probability distribution of daily maximum temperature (Trnax) suggests that the warm bias in the model-simulated Tmax contributes largely to the overestimation of hot days in the model. Furthermore, the discrepancy in the simulated variance of the Tmax distribution also plays a non- negligible role in the overestimation of hot days. Indeed, the latter can even account for 22% of the total bias of simulated hot days in August in the Yangtze and Huaihe River basin. The quantification of model bias from the mean value and variability can provide more information for further model improvement. 展开更多
关键词 Hot days variance inprobability distribution bias attribution modelevaluation IAP AGCM
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