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1、“列車(chē)效應(yīng)”的暴雨識(shí)別及預(yù)報(bào)模型研究列車(chē)效應(yīng)”的暴雨識(shí)別及預(yù)報(bào)模型研究ResearchonStmRecognitionFecastModelof“TrainEffect“學(xué)科專(zhuān)業(yè):控制科學(xué)與工程研究生:程亮指導(dǎo)教師:路志英副教授天津大學(xué)電氣與自動(dòng)化工程學(xué)院二零一三年十二月摘要近些年來(lái),極端災(zāi)害性天氣在我國(guó)不斷發(fā)生,對(duì)我國(guó)的經(jīng)濟(jì)、農(nóng)業(yè)、民生及生態(tài)領(lǐng)域,都造成了極大的損失,那么如何很好的預(yù)報(bào)這些天氣狀況及對(duì)這些天氣現(xiàn)象帶來(lái)的災(zāi)害進(jìn)行最大程度
2、的預(yù)防,需要進(jìn)行深入研究和探討,并給出相應(yīng)的識(shí)別和預(yù)報(bào)工具,對(duì)這些天氣現(xiàn)象進(jìn)行監(jiān)測(cè)和分析。本文通過(guò)歷史樣本數(shù)據(jù),得到相應(yīng)的“列車(chē)效應(yīng)”特征,并通過(guò)實(shí)時(shí)對(duì)接收到的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析、比較及綜合,對(duì)所監(jiān)測(cè)到的天氣現(xiàn)象進(jìn)行識(shí)別,做出預(yù)報(bào)及外推。本文主要的做如下工作:(1)觀察歷史數(shù)據(jù)樣本,熟悉“列車(chē)效應(yīng)”特征及生成、發(fā)展、成熟,消亡過(guò)程的規(guī)律,對(duì)“列車(chē)效應(yīng)”整體上有了比較完整的認(rèn)識(shí),并依此對(duì)“列車(chē)效應(yīng)”進(jìn)行人工特征的提取,然后將數(shù)據(jù)錄入到數(shù)據(jù)庫(kù)中,
3、并通過(guò)粗糙集規(guī)則挖掘工具提取規(guī)則,構(gòu)建識(shí)別模型。(2)通過(guò)對(duì)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的預(yù)處理,提出了對(duì)單體進(jìn)行擬合并進(jìn)行自動(dòng)聚類(lèi)的方法,獲得多個(gè)“列車(chē)效應(yīng)”疑似過(guò)程,然后對(duì)每個(gè)過(guò)程進(jìn)行判別,做出“列車(chē)效應(yīng)”的判斷,并以此鎖定目標(biāo)區(qū)域。(3)連續(xù)獲得若干時(shí)刻數(shù)據(jù),通過(guò)不斷更新“列車(chē)效應(yīng)”的時(shí)間序列,形成其云團(tuán)族譜,提出了由單體及整體云帶的運(yùn)動(dòng)慣性,對(duì)“列車(chē)效應(yīng)”進(jìn)行外推及預(yù)報(bào)的方法。綜上所述,通過(guò)以上方法,實(shí)現(xiàn)了對(duì)“列車(chē)效應(yīng)”的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)及識(shí)別,并且對(duì)其發(fā)
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