期刊文献+
共找到3篇文章
< 1 >
每页显示 20 50 100
基于BP神经网络的风速观测资料序列订正模型 被引量:3
1
作者 李世萍 孔令彬 +2 位作者 肖玮 田梦 张文煜 《兰州大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2013年第3期337-339,346,共4页
利用甘肃省河西地区敦煌、酒泉、民勤3个站点2004-2007年自动观测与同期人工观测系统的风速观测资料,采用BP神经网络建立了人工观测风速观测资料序列的订正模型,并进行了模拟效果检验.结果表明:利用BP神经网络建立的订正模型能对风速观... 利用甘肃省河西地区敦煌、酒泉、民勤3个站点2004-2007年自动观测与同期人工观测系统的风速观测资料,采用BP神经网络建立了人工观测风速观测资料序列的订正模型,并进行了模拟效果检验.结果表明:利用BP神经网络建立的订正模型能对风速观测资料进行较高精度的订正,3个站点风速拟合差值相对于原差值明显减小,订正结果与自动观测资料的相关系数均在0.90以上.各个站点的平均相对误差较小,在12%以下,且订正模型的稳定性和可扩展性较好;各个站点的平均相对均方根差为3.20~3.84,效果良好,可为建立均一性时间序列的风速观测资料提供参考. 展开更多
关键词 BP神经网络 风速观测资料 均一性 订正模型
下载PDF
绥中36号海上石油平台站业务化评估及其风速资料的质量检测 被引量:1
2
作者 司鹏 朱男男 +1 位作者 苏杭 梁冬坡 《海洋预报》 CSCD 北大核心 2019年第1期27-36,共10页
选取海上A平台54646为参考站,通过差值对比、趋势对比以及风向相符率对绥中36号石油平台站54553运行以来的观测资料进行了分析,以此为例来说明天津建设的环渤海海域石油平台站的业务化评估过程。采用气候学界限值、内部一致性、持续性... 选取海上A平台54646为参考站,通过差值对比、趋势对比以及风向相符率对绥中36号石油平台站54553运行以来的观测资料进行了分析,以此为例来说明天津建设的环渤海海域石油平台站的业务化评估过程。采用气候学界限值、内部一致性、持续性、时间一致性及空间一致性等检查方法对该站2017年定时2 min风速和极大风速数据进行了初步质量检测,并且还通过环渤海地区2017年冬半年的较强冷空气过程,对该站观测到的风速数据进行了进一步验证。结果表明:54553站观测的各气象要素值表现合理,具有一定的局地天气气候代表性,能够投入海洋气象预报、近海风能资源评估等业务使用。同时,该站观测的风速资料质量相对较好,为环渤海海洋气象预报服务增添了新的数据保障。 展开更多
关键词 石油平台站 业务化评估 观测风速资料 质量检测
下载PDF
Analysis of Nonstationary Wind Fluctuations Using the Hilbert-Huang Transform 被引量:1
3
作者 XU Jing-Jing HU Fei 《Atmospheric and Oceanic Science Letters》 CSCD 2014年第5期428-433,共6页
Climatological patterns in wind fluctuations on time scales of 1–10 h are analyzed at a meteorological mast at the Yangmeishan wind farm, Yunnan Province,China, using a 2-yr time series of 10-min wind speed observati... Climatological patterns in wind fluctuations on time scales of 1–10 h are analyzed at a meteorological mast at the Yangmeishan wind farm, Yunnan Province,China, using a 2-yr time series of 10-min wind speed observations. For analyzing the spectral properties of nonstationary wind fluctuations in mountain terrain, the Hilbert-Huang transform(HHT) is applied to investigate climatological patterns between wind variability and several variables including time of year, time of day, wind direction, and pressure tendency. Compared with that for offshore sites, the wind variability at Yangmeishan wind farm has a more distinct diurnal cycle, but the seasonal discrepancies and the differences according to directions are not distinct, and the synoptic influences on wind variability are weaker. There is enhanced variability in spring and winter compared with summer and autumn. For flow from the main direction sector, the maximum wind variability is observed in spring. And the severe wind fluctuations are more common when the pressure tendency is rising. 展开更多
关键词 wind variability spectral analysis Hilbert-Huangtransform atmospheric boundary layer wind power
下载PDF
上一页 1 下一页 到第
使用帮助 返回顶部