基于Fluent和LSTM神经网络的超声波测风仪阴影效应补偿研究

超声波测风仪因其结构坚固,维修成本低等优点,在气象、生活及农业等领域有着广泛应用。但由于其结构特点造成的阴影效应,会导致其风速测量精度下降,是当前测风领域中不可忽视的问题。针对该问题,提出一种基于Fluent软件以及LSTM长短期记忆神经网络的超声波阴影效应的补偿算法,对不同风速风向以及不同温度下的阴影效应进行补偿。利用Fluent仿真得到样本数据完成LSTM预测模型训练;基于Fluent仿真数据对SVR和MLR等模型与LSTM模型对超声波测风仪阴影效应进行对比实验,验证LSTM算法模型的有效性及优越性;通过风洞数据对LSTM神经网络修正算法的可行性进一步验证。实验结果表明:该算法可对阴影效应所造成的误差进行有效补偿,其精确度得到显著提高,为减小超声波测风仪的阴影效应提供了一定的参考价值。

一种优化随机森林模型的室内定位方法

针对Wi Fi室内定位技术中的位置指纹法进行研究,提出了一种基于优化随机森林模型的改进算法。该模型通过引入伯努利分布建立了阻止部分决策树参与投票的准则,优化了随机森林结构,提高了总体预测能力。通过实验结果表明,将该模型应用于室内定位并在相同条件下与KNN算法进行比较,平均定位误差可减小0.35m,有效提高了位置指纹定位方法的定位精度。

超声波测风换能器对风速的影响研究

利用流体力学软件Fluent对两种超声波测风换能器在不同风速下进行数值模拟,得到速度云图以及测风路径上风速随时间步长的变化曲线,分析对比了两种换能器对风速的影响。其次以圆柱形换能器为研究对象,在不同风速风向下,仿真了测风路径上风速随风向的变化情况,得到了测风路径上风速随风向变化曲线图和测风路径风速的x分量速度随风向的变化曲线与标准风速x轴分量速度随风向的变化曲线对比图。从图中可以清晰地看出,不同风向下超声波换能器对风速的影响程度。通过仿真结果可以总结出,采用流线形形状的子弹头型超声波换能器在高风速下较圆柱形换能器对风速的影响更小。除此之外,在设计超声波测风仪时超声波测风路径应当避免平行风,即测风路径应该与风向存在一定的角度,且该角度应当在60°左右。