一、An Easy Algorithm for Solving Radiative Transfer Equation in Clear Atmosphere（论文文献综述）
张观山[1]（2021）在《基于环境预测状态的连栋温室节能控制关键技术研究》文中提出近年来,中国引进诸多荷兰文洛型连栋玻璃温室,但由于能耗问题导致温室运行成本过高,进而导致大部分连栋玻璃温室处于亏损经营状态。由此可见,能耗问题已成为制约连栋温室产业发展的瓶颈问题。优化温室环境控制策略是降低温室能耗的有效途径之一。然而,传统的温室节能环境控制策略仅根据过去和现在的环境状态测量值进行控制决策,对具有显着非线性、滞后性特点的温室环境系统难以取得理想的节能效果。通过对温室环境状态变化趋势进行研究和建模,将温室环境系统非线性、滞后性特点融入到温室环境状态预测模型,根据未来有限时域温室环境系统的预测响应合理的计算控制量,解决因温室环境系统非线性、滞后性特点而影响节能控制效果的难题,有利于实现温室节能降耗。为此,本文提出了基于环境预测状态的连栋温室节能关键控制技术并展开研究,主要研究内容如下:（1）构建室外太阳辐射预测模型。通过对比试验的方法从32个特征输入变量中确定最优特征输入变量组合,采用深度神经网络（DNN）模型训练数据集,采用气象预报服务获取的气象预测数据构建特征输入预测数据,建立了基于深度神经网络模型（DNN）和气象预报服务的室外太阳辐射预测模型。分别在山东省泰安市（36.08°N,116.95°E）、河北省廊坊市（39.23°N,116.44°E）对室外太阳辐射预测模型的预测效果进行检验,检验充分考虑了晴天、多云、阴天等太阳辐射幅度及波动不同的天气状况。试验期间,室外太阳辐射预测值与测量值的决定系数R2最大值为0.98,均方根误差RMSE最小值为15.2W/m2,平均绝对误差MAE最小值为7.82W/m2,通过与国内外太阳辐射预测模型进行对比,验证了本文所提基于深度神经网络模型（DNN）和气象预报服务的室外太阳辐射预测模型的预测精度。（2）构建连栋温室覆盖层太阳辐射模型。分别提出覆盖层表面太阳辐射、覆盖层太阳辐射动态透射率和吸收率、覆盖层吸收太阳辐射、透过覆盖层进入温室的太阳辐射的计算方法,建立了连栋温室覆盖层太阳辐射模型。为提高模型精度,进一步提出了覆盖层动态透射率和动态吸收率计算方法,并使用该方法将覆盖层太阳辐射吸收率分为直射辐射吸收率、散射辐射吸收率和地表反射辐射吸收率,将覆盖层太阳辐射透射率分为直射辐射透射率、散射辐射透射率和地表反射辐射透射率分别计算,进而精确计算覆盖层吸收太阳辐射和透过覆盖层进入温室的太阳辐射。最终,将连栋温室覆盖层太阳辐射模型引入覆盖层温度预测模型,并通过检验覆盖层温度预测模型的预测精度对连栋温室覆盖层太阳辐射模型进行验证。试验结果表明,覆盖层温度模型计算值与测量值的决定系数R2最大值为0.96,均方根误差RMSE最小值为1.42℃,通过与相关模型对比得出连栋温室覆盖层温度预测模型具有较高的预测精度,进而验证了连栋温室覆盖层太阳辐射模型的正确性。（3）构建连栋温室环境状态预测模型。综合考虑太阳辐射吸收、对流换热、长波辐射、潜热换热、热量传导等能量传递形式,基于能量平衡原理建立多个能量平衡方程。利用龙格库塔四阶积分求解算法对能量平衡方程求解,构建连栋温室环境状态预测模型。分别在温室内有、无作物两种情况下开展连栋温室环境状态预测模型验证试验,将模型状态计算值与测量值进行对比,验证模型对温室环境状态预测的精度。试验结果表明,本文构建的连栋温室环境状态预测模型具有较高的预测精度。（4）提出基于环境预测状态的连栋温室节能控制策略。将连栋温室环境状态预测模型、最优控制理论、反馈校正等融入到温室节能控制策略中,提出基于环境预测状态的连栋温室节能控制策略,实现温室最优节能控制。最后,通过对照试验验证基于环境预测状态的连栋温室节能控制策略的节能效果。
农芒[2]（2021）在《双面光伏组件斜单轴跟踪系统的设计与优化》文中研究表明近年来光伏发电技术得到了快速发展,但由于季节性和昼夜性的变化而太阳光线入射角度周期性变化,进而影响了光伏发电量的输出。因此,本论文基于太阳相对运动轨迹,采用理论分析、实验与模拟计算等研究方法,开展双面光伏组件斜单轴跟踪系统的设计与优化。首先,基于太阳相对运动轨迹,构建与其相对运动的光伏发电系统位置数据,并利用传动电机与位移信号控制器,设计出双面光伏组件单轴跟踪系统。并基于上述开发系统,开展单/双面光伏组件单轴跟踪系统发电量对比的实验研究。结果表明:晴天增益最大为0.733kwh/kwp,比单面光伏组件多出9.3%,夏季增益功率最大为38.91 kwh/kwp,比单面光伏组件多出8.73%。然后,利用Matlab软件建立单轴跟踪光伏发电数学模型,通过研究不同参数对光伏发电量输出的变化规律。并将遗传算法引入模型中,对跟踪系统的最佳倾斜角进行优化。优化结果表明:年度最佳倾斜角的斜单轴跟踪系统年发电量比常规单轴跟踪系统的多出1.86%;按季节调节最佳倾斜角的系统年发电量比平单轴跟踪系统的年发电量多出3.26%。最后,建立双面光伏发电系统的LCOE经济模型,开展优化后的斜单轴跟踪系统与其他光伏支架系统的LCOE的对比研究。研究结果表明:优化后斜单轴跟踪系统的LCOE最低为0.4415元/k Wh,初始投资成本占总成本的68.6%,后期维护成本占总成本的31.4%。此外,对斜单轴跟踪系统的LCOE的影响因素进行敏感性分析,得到光伏电池价格、跟踪器、通货膨胀率和折现率对LCOE的影响较为敏感。
陈敏鑫[3]（2021）在《基于降维和深度学习方法的温度分布重建》文中指出当前,化石燃料燃烧仍然是我国电力生产的主要形式。随着“碳达峰”以及“碳中和”目标的提出,火力发电行业面临着严峻的挑战。深入挖掘燃烧过程中的节能减排潜力是实现化石能源清洁利用的有效手段,也是火力发电行业实现绿色转型发展的必由之路。在燃烧过程中,温度表征了能量转化与传输的状态。快速、准确地获取温度信息有利于优化燃烧状态、提升燃烧效率、控制污染物生成。因此,开展温度分布信息检测的相关研究工作有着积极的现实意义。围绕使用少量温度测量数据即可快速、准确地获取温度分布信息的研究目标,本文的研究内容如下:（1）提出基于降维和深度学习方法的温度分布重建算法。在梳理现有温度分布信息检测方法的基础上,分析不同方法的优点与不足。借鉴现有方法研究经验并结合实际温度分布检测需求,将数据降维方法以及深度学习方法引入温度分布重建研究工作,结合计算方法以及测量方法的优点,提出了全新的温度分布重建算法。应用典型温度分布数值模型计算数据以及甲烷燃烧仿真模型计算数据对重建算法的有效性和实用性进行分析与论证。结果表明,本文所提算法应用少量温度测量数据即可快速、准确地实现温度分布重建,证明了将重建算法应用于温度分布信息检测工作的可行性。（2）提出温度分布重建计算参数优化方法。在确定温度分布重建算法的有效性后,为了进一步提升算法精度以及算法稳定性,应用甲烷燃烧模拟仿真数据以定性或者定量的方式,对重建计算过程中的特征向量数目、核心张量维数等关键参数进行分析与优化,确定了重建计算参数与重建精度之间的关系,建立了重建计算参数优化方法。计算参数优化后,重建算法的计算精度以及稳定性有了明显提升。（3）针对先验数据存在偏差的问题,完善温度分布重建算法计算流程。分析在先验数据与实验数据存在偏差的情况下,应用所提算法进行温度分布重建计算的意义。并针对这一问题优化重建计算步骤,完善温度分布重建算法计算流程,提升算法处理实际问题的能力。在此基础上,将实验数据应用于重建计算过程,分析重建算法在甲烷燃烧温度分布重建工作中的计算效果。对比重建数据与实验数据可知,在先验数据存在偏差的情况下,算法同样能够较为准确的获取温度分布数据,说明了重建算法在实际中的实用价值。综上所述,本文研究并建立了基于降维和深度学习方法的温度分布重建算法。实现了使用少量温度测量数据即可快速、准确地获取温度分布信息的研究目标,为温度分布信息检测问题提供了新的解决思路。
贾立松[4]（2021）在《基于激光雷达的斜程能见度反演方法与实验研究》文中研究说明大气能见度是仪器科学研究的重要参量,是研究大气污染的重要因子,反映了大气层的稳定程度,尤其是斜程能见度在航空运输中具有十分重要的地位,它的精确测量对飞机的安全起降有着重要意义。目前激光雷达斜程能见度探测技术主要是基于Koschmieder定律估算斜程能见度,忽略了大气散射辐射亮度的影响。本文从斜程能见度的基本测量原理出发,结合激光雷达的大气探测优势,开展一种新型的激光雷达斜程能见度反演方法和实验研究。具体工作如下:首先,从目标物和背景的视亮度对比度定义出发,对水平能见度和斜程能见度的测量原理进行了阐述。针对目前激光雷达斜程能见度反演算法的不足,提出了考虑大气散射辐射亮度校正的斜程能见度反演方法,详细说明了新型反演方法的设计思路和实现过程。利用激光雷达探测技术实现从大气气溶胶光学参量、微物理参量和散射特性参量的探测和反演,并结合激光雷达和SBDART模式获得实际太阳直接辐射和大气散射辐射亮度的结果,进而获得考虑大气散射辐射亮度校正的目标物和背景的视亮度对比度分布,实现对斜程能见度的反演。着重开展了大气散射辐射亮度对斜程能见度影响的理论仿真与分析,利用SBDART模式仿真获得了不同气溶胶模型和不同天气条件下的大气散射辐射亮度分布,从目标物和背景的视亮度对比度曲线讨论了斜程能见度的结果。结果表明,不同气溶胶模型因具有不同的散射特性决定了不同的大气散射辐射亮度分布趋势,有云天气条件下云层的散射特性对大气散射辐射亮度也产生较大影响,在不同观测方向上不同的目标物和背景视亮度对比度分布决定了不同的斜程能见度结果。仿真结果充分表明了大气散射辐射亮度分布对白天斜程能见度测量的重要影响,是不可忽略的。进而,针对目标物和背景的固有对比,探究了目标物和背景的反射率对斜程能见度的影响,并构建了一套由光谱光度计和标准反射板构成的反射率测量系统,分别对跑道、草地、沙子、泥土等下垫面的反射率进行了测量,得到不同下垫面的反射率和反射率光谱特性曲线,对测量结果和误差进行了初步分析,为后续斜程能见度的反演提供数据支撑。最后,开展了基于激光雷达的斜程能见度探测实验和结果分析。利用西安理工大学激光雷达遥感研究中心的一套双波长拉曼-米散射激光雷达系统,进行了不同天气条件下的激光雷达垂直探测实验和斜程扫描探测实验,反演获得实际大气的气溶胶参数列表,结合SBDART模式计算得到了实际大气的直接辐射和散射辐射亮度分布,得到了以操场跑道和草地作为目标物和背景的视亮度对比度曲线,获得了斜程能见度的测量结果和扫描剖面分布。在观测天顶角范围为50°-70°时,在典型的全天空有云条件下斜程能见度由5.60 km逐渐升高为10.20 km,晴天条件下斜程能见度由16.65 km逐渐下降为13.50 km,雾霾天气条件下斜程能见度由10.34 km下降至5.68 km。在观测天顶角60°,方位角270°时,对应三种典型天气下的斜程能见度分别为6.90 km,15.48 km和8.74 km。实验结果表明了在不同天气条件下不同观测方向上均获得了不同的斜程能见度测量结果。
陈婷[5]（2021）在《多纵模高光谱分辨率激光雷达数据反演及实验研究》文中研究表明气溶胶对大气物埋研究和气候变化的影响十分盟要9它与人类的生产活动息息相关。大气气溶胶的光学特性是大气状态的重要参数,对气溶胶光学特性的探测有助于人类了解云和大气的动态进程9为天气预报和全球气候变化的分析提供了重要思路。高光谱分辨率激光雷达通过光谱鉴别器分离气溶胶米散射和大气分子瑞利散射信号,实现气溶胶光学特性的精细探测。而多纵模高光谱分辨率激光雷达利用具有周期性透过率函数的马赫一泽德干涉仪分离多纵模激光激励的气溶胶米散射和大气分子瑞利散射信号,从而建立米散射通道和瑞利散射通道的双激光雷达方程组,为精确反演气溶胶光学参量提供技术支撑。课题组在前期完成了多纵模高光谱分辨率激光雷达的理论研究基础,并搭建了大光程差的马赫一泽德干涉仪系统,本论文主要开展气溶胶光学参量的数据反演算法和实验验证研究,以期形成完整的多纵模高光谱分辨率激光雷达精细探测气溶胶光学参量的理论和技术。论文提出了基于复相干度的多纵模高光谱分辨率激光雷达的气溶胶后向散射系数、光学厚度及消光系数的反演新算法和误差分析模型。仿真结果表明,基于复相干度的反演算法计算结果与原始数据契合度高,反演算法正确可靠;反演结果误差主要来源于激光雷达系统常数和气溶胶光谱信号的复相干度。气溶胶层或云层会较大程度地降低气溶胶后向散射系数和光学厚度的反演精度,气溶胶后向散射系数的误差可以忽略不计,同时当相对误差J控制在20%以内时,光学厚度的误差大多数可以控制在0。4以内。论文构建了多纵模高光谱分辨率激光雷达实验系统,开展了实验观测研究。激光雷达系统常数和复相干度的仿真和实验评估为多纵模高光谱分辨率激光雷达的数据反演不确定度分析提供数据支持。结果表明,晴天条件下实测数据的系统常数估算为（2。46±0。02）×1010,复相干度的不确定度为±0.0347。实验观测结果表明,天气晴朗条件下多纵模高光谱分辨率激光雷达可实现3km以下气溶胶后向散射系数、光学厚度和消光系数廓线的反演,而在阴天或多云天气条件下,由于马赫一泽德干涉仪对较强米散射信号的抑制率不够,仅能实现云下数据的精确反演。连续观测实验结果表明多纵模高光谱分辨率激光雷达系统具备对大气气溶胶进行长期观测研究的能力。
韩雪妮[6]（2021）在《非磁化地-电离层波导中VLF电波传播特性研究》文中提出甚低频（Very Low Frequency,VLF）电波因具有损耗小、幅度和相位稳定、渗透性强等特点,被广泛应用于超远程导航、授时及通信等领域。然而,受地-电离层波导内媒质（特别是电离层）复杂空时变化的影响,VLF电波表现出复杂的传播特性。掌握并预测VLF电波在地-电离层波导中的传播特性对于提高VLF导航/授时系统精度及通信有效性等具有重要意义。本文围绕地-电离层波导中电离层对VLF电波传播特性的影响展开研究,分别利用VLF波导模方法和时域有限差分法（Finite Difference Time Domain,FDTD）对VLF电波传播特性进行了研究,并设计了一款VLF电波传播预测软件。具体内容如下:（1）从VLF电波传播的计算方法和传播信道媒质特性两方面,对VLF电波在地-电离层波导中的传播机理进行了分析。（2）针对地-电离层波导中VLF电波传播特性的快速定性预测问题,在推导VLF波导模方法的解算原理、梳理其所涉及的关键模块的基础上,首先,对比分析了 W.K.B.近似法和Airy函数近似法的实现过程,通过系统的仿真分析,明确其适用范围:W.K.B.近似法和Airy函数近似法分别适用于VLF电波的低频段和中/高频段;其次,提出了基于欧拉-牛顿迭代法的模方程根求解方法,对比分析表明,该方法具有高精度、高可靠性与高效率的特点。（3）针对复杂电离层影响下的VLF电波传播高精度预测问题,提出了电离层修正方案——修正IRINRL-指数模型（IRINRL:国际参考电离层模型（International Reference Ionosphere,IRI）和 NRLMSISE-00 模型（US Naval Research Laboratory Mass Spectrometer and Incoherent Scatter Radar Extended）相结合）,并构建了基于并行二维球坐标FDTD方法结合修正IRINRL-指数模型的VLF电波传播预测模型,该模型可考虑实际电波传播环境,尤其是电离层的复杂空时变化。与实测数据的对比分析结果显示:该预测模型能够更准确地反映实际复杂电离层变化对VLF电波传播特性的影响,有效提高了 VLF电波传播的预测精度。（4）针对实际工程需要,设计了一款人机交互良好的VLF电波传播预测软件,该软件能够基于指数模型和修正IRINRL-指数模型,分别利用VLF波导模方法和并行球坐标FDTD方法实现对VLF电波传播的快速定性预测和复杂电离层变化下的预测。本文研究成果可为VLF超远程导航/授时系统的精度提升提供一定的理论与技术支撑。
王磊[7]（2021）在《多源气象垂直观测设备综合产品集成处理系统》文中提出气象行业不仅仅对社会的经济发展有着至关重要的影响,同时对环境的保护和灾害性气候的预报也起着举足轻重的作用。当前,地基遥感观测技术的研究日益受到关注,逐渐发展并形成了以地基遥感观测设备为数据源的气象观测体系。这类体系的气象观测预报系统,大多依托新型地基遥感垂直观测设备进行平台系统建设,往往各平台系统之间独立运行,数据与数据之间无法便捷的实现共享,通常需要外部接口转换,一定程度上影响了气象数据之间的联系。在此背景下,如何充分利用新型地基遥感观测设备连续探测实时性高的优势,将多源气象数据集成,最大化地为业务与研究人员提供便捷的数据提取,多设备数据集成处理,多源数据交叉融合互相弥补,结合相关融合产品算法,以实现多种气象预报产品综合展示,是当前气象探测最为热门的课题之一。本课题来源于中国气象局大气探测中心立项项目,旨在研发一套将云雷达、风廓线雷达和微波辐射计三类地基遥感观测设备集成的,具有多源气象观测数据的气象业务系统。系统实现了对三类设备连续性观测数据的采集、存储、处理以及结合众多气象产品算法生成气象指数或产品等,以充分发挥多源数据集成,数据交叉融合互相弥补的优势。系统实现了众多气象产品、算法或气象指数等内容,同时根据实际业务需求,对利用微波辐射计亮温反演大气温湿廓线进行相关研究,对基于BP神经网络的大气温湿廓线反演算法进行应用上的改进,提出了引入完整云信息的大气温湿廓线反演算法,并将算法接入系统以实现业务应用。本文研发的系统,满足了立项的项目需求,完成了相关目标,实现了三类观测设备的集成,建设了多源气象数据数据库平台,极大的便利了多源设备数据之间的融合反演,优势互补等,借助多源数据集成融合,系统实现了众多气象产品。为气象数值预报和研究提供了必要的数据支撑、气象产品算法支撑和平台系统支撑。
陈银[8]（2021）在《地基微波辐射计质量控制和反演算法研究》文中提出地基微波辐射计是基于大气微波遥感技术的气象观测设备,具有校准方法可靠性强、方便携带、可实现自动连续探测、设备安装使用操作简单、时间分辨率高等众多优点。正逐渐成为遥感大气廓线的重要仪器,成为获取大气温湿廓线的一种重要手段,对认识各种尺度的天气演变过程与做好临近天气预报具有重要意义。微波辐射计数据的质量情况影响着业务和科研工作中数据的使用,因此,地基微波福射计数据的质量控制尤为重要,提高微波辐射计观测数据质量及反演精度对气象部门具有重要意义。本文在学习传统的气象质量控制算法和反演算法的基础上,针对该设备数据存在的质量问题进行了深入的探究,提出了在降水条件下的数据质量问题并给予相应的质量控制方法,结合云雷达数据尝试提升在云天下的温湿廓线的反演精度,并评估了中国气象局大气探测试验基地正在运行的两台国产微波辐射计的探测性能,主要研究内容包括:（1）对微波辐射计相关数据资料和算法进行了介绍,主要研究对象为LV1级亮温数据资料和LV2级产品数据资料、探空数据、正演亮温数据、插值算法和回归模型以及BP神经网络。（2）结合地基微波辐射计观测值特点和传统气象质量控制方法研究了地基微波辐射计质量控制算法。尤其针对降水条件下天线罩覆盖水膜对亮温数据造成的影响进行了深入的研究,提出了本文针对降水检查的质量控制方法。确定算法中所需的阈值,通过数据质量评估验证了质量控制方法的有效性。（3）基于云天条件下的温湿廓线反演精度不高的问题对反演算法进行了数据融合研究,建立了一种微波辐射计设备结合云雷达信息反演温湿廓线的BP神经网络算法模型。通过数据评估分析验证了反演算法数据融合的有效性。（4）分析评估了相关气象数据并将算法进行了相关系统应用。从亮温数据的准确性、温湿廓线、水汽密度和积分水汽含量五个方面评估了两台国产微波辐射计的探测性能。并针对探测性能不佳的设备进行了质量控制。对冬奥会微波辐射计进行亮温数据质量控制,满足冬奥气象保障服务需求。不同设备的结果验证了本文算法的有效性和应用于实际业务的可行性。微波辐射计的相关算法均已应用在超大城市观测平台和智能垂直廓线集成控制系统。
夏志祥[9]（2021）在《基于自回归模型和机器学习的大气电场数据分析和应用研究》文中认为大气电场是大气电学的基本参数,晴天时地面具有垂直向下的大气电场,雷暴天气时地面大气电场显着增强。地面大气电场的观测和研究对减少雷电灾害、大气电学研究、保障航空航天活动具有重要的意义。大气电场仪是测量大气电场的基本仪器。大气电场仪的有效标定、数据修正和异常值检测是提高观测数据质量的重要手段。大气电场信号具有非平稳信号的特征,利用非平稳信号处理方法,结合机器学习算法,分析不同天气状况下的大气电场,为雷电预警研究提供思路。本文的主要研究内容和结论包括:（1）为提高电场观测数据的精度和一致性,研究大气电场传感器的校准和标定方法。建立电场传感器标定模型,基于有限元法对标定装置的尺寸、结构等关键参数进行仿真分析。考虑到建筑物对大气电场具有一定的畸变效应,通过改变建筑物高度、宽度、电场仪与建筑物距离和电场仪仰角范围等参数,研究大气电场的实际安装环境对电场畸变的影响,求出畸变系数,对大气电场仪的实际测量值进行修正。（2）地面大气电场序列的清洗是预处理的关键,对后续的挖掘研究具有重要意义。针对传统异常检测算法需要指定相应参数、未能利用时序间相关信息的不足,提出一种基于孤立森林结合Chen-Liu迭代算法的大气电场异常点检测与校正方法。该方法利用求和自回归移动平均（ARIMA）模型对大气电场时间序列进行拟合并得到拟合残差,基于残差序列构建孤立森林模型以确定异常点位置,最后通过Chen-Liu算法进行校正。通过模拟序列和实测大气电场数据实验验证所提方法的可靠性,相对于原序列预测,清洗后大气电场序列预测结果在均方根误差和平均百分比误差分别改善27.8%和34.98%。（3）传统雷电预警方法忽略了大气电场信号的振荡尺度特性导致检测概率低。从大气电场信号的非线性非平稳特征出发,提出一种基于集成经验模态分解（EEMD）和极端梯度提升（XGBoost）的雷电预警方法。该方法采用EEMD分解大气电场仪观测的电场信号,计算原始数据和各模态函数的样本熵,按随机分量、细节分量、趋势分量进行分类重构,分别提取重构分量的统计和自编码器特征,采用XGBoost算法建立预警模型,并对各分量的分类器进行融合。利用大气电场仪和闪电定位系统观测数据进行了实验研究,分析了不同算法的性能,相对于普通投票决策方法,检测概率最高提高了4.8%,且虚警概率降5.2%～6.4%。（4）构建基于大数据的高可用性、高可靠性大气电场监测平台。选用Flume实现电场数据实时采集,使用Spark实现离线分析建模,Kafka实现数据缓存,采用Spark-Streaming读取数据并实时处理。通过实验分析,对比验证了基于大数据的大气电场监测平台在离线建模性能和实时分析方面的优越性和可靠性。电场标定装置结构参数分析及建筑物对电场畸变影响的实验结论、大气电场异常检测与校正、雷电预警方法及基于大数据的大气电场监测平台设计为厂家开发性能更优的基于大气电场雷电预警产品奠定了理论基础。
陈可欣[10]（2021）在《内蒙古中西部地区村镇民居院落风环境特征及优化研究》文中指出村镇民居院落风环境是研究庭院微环境及建筑热过程的基础。本课题着重研究在当今新农村建设及乡村振兴战略的背景下,探索能够有效改善庭院微环境、适宜村民生活模式的院落民居形式,力求在提高居民居住水平的基础上进而提高其生活质量。目前村镇院落民居建筑的更新多以主观功能性需求为改造要点,对人居环境设计改善和动态调节的根本影响机制还缺乏深入研究。本课题以探究村镇院落民居中建筑主体、建筑构件与庭院之间的空气流动机理为研究主线,首先对当地中尺度风环境的统计规律进行深入剖析,在理清当地村镇典型院落民居建筑特征的前提下,细致研究阳台、檐廊等建筑构件与建筑主体之间的流体力学关系,并利用其规律改善院落风环境,最终确定出最为合适的院落风环境营造策略。通过前期对呼和浩特近郊农村住宅的调研发现,当地村镇住宅具有典型的院落形式,即凉房-庭院-主体住宅这种Ⅱ字型围合式院落。其主体住宅多为二层建筑,二层外阳台将主体建筑外立面分隔出上下两层檐廊空间,与院墙围合成的庭院空间共同组成居民日常生活中的户外活动空间。本课题依据此次调研结果合理选择实验测试对象,建立建筑物理模型,并进一步进行实验和模拟研究。通过现场实验全面了解当地村镇民居的院落风环境现状及问题,从风速剖面、风速概率分布、风速风向玫瑰图等多个维度分析了当地村镇室外宏观风环境。实测结果表明半封闭式阳台对建筑通风有增强作用,在冬季,具有半封闭式的院落的平均风速较传统院落高18.8%,夏季可以高达29.6%,过渡季高15.6%。同时数值模拟结果表明,半封闭式阳台具有更好的气流引导作用,在满足行人舒适的条件下能够有效增强通风,营造更加良好的人居环境。进一步通过正交分析,得到影响院落风环境最显着的因素和各级因素间交互作用的大小,最终分析出最优组合的阳台形式,并进行了实测验证,得到双层半封闭式进深为1.5m的阳台可以营造更加良好的人居环境。
二、An Easy Algorithm for Solving Radiative Transfer Equation in Clear Atmosphere（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、An Easy Algorithm for Solving Radiative Transfer Equation in Clear Atmosphere（论文提纲范文）
（1）基于环境预测状态的连栋温室节能控制关键技术研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 1 引言 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.1.3 课题来源 |
| 1.2 连栋温室节能控制关键技术国内外研究现状 |
| 1.2.1 温室模型预测控制技术 |
| 1.2.2 温室环境状态预测模型 |
| 1.2.3 太阳辐射预测技术 |
| 1.3 连栋温室节能控制领域目前尚存的技术问题 |
| 1.4 研究内容和技术路线 |
| 1.4.1 技术路线 |
| 1.4.2 研究内容 |
| 1.5 论文结构 |
| 1.6 本章小结 |
| 2 室外太阳辐射预测模型 |
| 2.1 数据集 |
| 2.1.1 数据获取 |
| 2.1.2 数据预处理 |
| 2.1.3 数据标准化 |
| 2.2 建模方法 |
| 2.2.1 模型整体结构 |
| 2.2.2 深度神经网络(DNN)模型 |
| 2.2.3 气象预测数据获取 |
| 2.2.4 评价标准 |
| 2.3 最优特征输入变量 |
| 2.3.1 特征输入变量组合 |
| 2.3.2 试验设计 |
| 2.3.3 最优特征输入变量选择 |
| 2.4 模型验证 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 连栋温室覆盖层太阳辐射模型 |
| 3.1 覆盖层表面太阳辐射 |
| 3.2 覆盖层透射率和吸收率 |
| 3.3 覆盖层吸收和进入温室的太阳辐射 |
| 3.4 模型验证 |
| 3.4.1 试验温室 |
| 3.4.2 温室环境监测 |
| 3.4.3 连栋温室覆盖层温度预测模型 |
| 3.4.4 模型求解 |
| 3.4.5 结果与分析 |
| 3.5 覆盖层太阳辐射动态吸收率分析 |
| 3.6 覆盖层吸收太阳辐射分析 |
| 3.7 覆盖层太阳辐射动态透射率分析 |
| 3.8 透过不同覆盖面进入温室的太阳辐射分析 |
| 3.9 本章小结 |
| 4 连栋温室环境状态预测模型 |
| 4.1 模型变量 |
| 4.2 能量传递形式 |
| 4.2.1 太阳辐射吸收 |
| 4.2.2 对流换热 |
| 4.2.3 长波辐射 |
| 4.2.4 潜热换热 |
| 4.2.5 热量传导 |
| 4.3 土壤周期温度模拟方程 |
| 4.3.1 方程构建 |
| 4.3.2 方程参数确定 |
| 4.3.3 土壤周期温度模拟方程验证 |
| 4.4 温室能量平衡方程 |
| 4.5 模型验证 |
| 4.5.1 试验温室 |
| 4.5.2 数据采集 |
| 4.5.3 模型简化 |
| 4.5.4 结果分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 节能控制策略及试验 |
| 5.1 节能控制策略构建流程 |
| 5.2 最优控制 |
| 5.2.1 被控系统状态方程 |
| 5.2.2 状态方程的边界条件 |
| 5.2.3 性能指标 |
| 5.2.4 控制作用的容许范围 |
| 5.2.5 最优控制仿真研究 |
| 5.3 搭建试验系统及试验效果分析 |
| 5.3.1 试验地点及试验条件 |
| 5.3.2 试验系统介绍 |
| 5.3.3 温室能耗在线监测 |
| 5.3.4 节能效果分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 结论和展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 创新点 |
| 6.3 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读博士学位期间主要成果 |
（2）双面光伏组件斜单轴跟踪系统的设计与优化（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景 |
| 1.2 课题研究的目的及意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 双面光伏数学建模研究现状 |
| 1.3.2 光伏发电跟踪系统研究现状 |
| 1.4 本文主要研究内容 |
| 第二章 光伏组件输出特性与双面光伏组件数学模型研究 |
| 2.1 光伏发电工作原理 |
| 2.2 双面光伏电池类型介绍 |
| 2.2.1 双面光伏电池的分类 |
| 2.2.2 双面光伏电池的优点 |
| 2.3 光伏电池的等效电路模型 |
| 2.3.1 光伏电池的等效电路图介绍 |
| 2.3.2 化简法求解参数 |
| 2.3.3 非STC条件下五参数修正 |
| 2.4 双面光伏电池的输出特性研究 |
| 2.5 双面光伏组件辐照模型 |
| 2.5.1 正面辐照模型 |
| 2.5.2 背面辐照模型 |
| 2.6 双面光伏组件温度模型 |
| 2.7 本章小结 |
| 第三章 双面光伏单轴跟踪系统设计及实验 |
| 3.1 光伏跟踪系统类型阐述 |
| 3.1.1 被动式光伏跟踪技术 |
| 3.1.2 主动式光伏跟踪系统 |
| 3.2 单轴跟踪系统的设计 |
| 3.3 单/双面光伏组件单轴跟踪对比分析 |
| 3.3.1 单/双面光伏组件单轴跟踪实验分析 |
| 3.3.2 单/双面组件跟踪发电量对比分析 |
| 3.4 反射率对双面光伏单轴跟踪系统发电量的影响 |
| 3.5 本章总结 |
| 第四章 斜单轴跟踪系统的优化 |
| 4.1 双面光伏组件输出功率 |
| 4.2 优化倾斜角算法设计 |
| 4.3 气象资料分析 |
| 4.4 最佳倾斜角结果研究 |
| 4.4.1 年度最佳倾斜角度 |
| 4.4.2 季节性最佳倾斜角度 |
| 4.4.3 按月调节最佳倾斜角度 |
| 4.5 不同倾斜角斜单轴跟踪光伏系统能量分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 双面光伏斜单轴跟踪系统经济分析 |
| 5.1 经济分析数学模型 |
| 5.2 不同跟踪方式的LCOE比较 |
| 5.3 斜单轴跟踪双面光伏系统总成本分析 |
| 5.4 不同成本参数对系统LCOE的敏感性分析 |
| 5.4.1 系统设备成本 |
| 5.4.2 折现率与通货膨胀率 |
| 5.4.3 土地租用成本 |
| 5.5 本章总结 |
| 第六章 全文总结与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表论文及参与科研项目情况 |
| 附录 |
| 附录1 光伏组件V-I和V-P的特征曲线仿真 |
| 附录2 遗传算法优化斜单轴跟踪系统倾斜角过程 |
（3）基于降维和深度学习方法的温度分布重建（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题背景及研究的目的和意义 |
| 1.2 现有温度分布信息获取方法 |
| 1.2.1 温度分布信息计算方法 |
| 1.2.2 温度分布信息测量方法 |
| 1.2.3 现有方法存在的问题 |
| 1.3 数据降维与深度学习方法研究现状 |
| 1.3.1 数据降维方法研究现状 |
| 1.3.2 深度学习方法研究现状 |
| 1.4 主要研究内容 |
| 第2章 温度分布重建算法研究 |
| 2.1 燃烧过程数值仿真研究 |
| 2.2 二维温度分布重建算法研究 |
| 2.2.1 基于主成分分析的温度数据重建算法研究 |
| 2.2.2 基于自编码器的温度数据降噪算法研究 |
| 2.2.3 二维温度分布重建算法 |
| 2.3 三维温度分布重建算法研究 |
| 2.3.1 基于塔克分解的温度数据重建算法研究 |
| 2.3.2 三维温度分布重建算法 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 基于数值实验的重建算法验证分析 |
| 3.1 二维温度分布重建分析 |
| 3.1.1 单峰对称温度分布模型重建 |
| 3.1.2 单峰偏置温度分布模型重建 |
| 3.1.3 双峰偏置温度分布模型重建 |
| 3.1.4 三峰偏置温度分布模型重建 |
| 3.2 三维温度分布重建分析 |
| 3.2.1 双峰三维温度分布模型重建 |
| 3.2.2 三峰三维温度分布模型重建 |
| 3.3 本章小结 |
| 第4章 基于仿真数据的重建算法验证分析 |
| 4.1 甲烷燃烧值班火焰 |
| 4.2 数值仿真模型设置 |
| 4.3 数值仿真计算结果分析 |
| 4.4 温度分布重建研究数据获取 |
| 4.5 仿真数据重建分析 |
| 4.5.1 二维温度分布重建 |
| 4.5.2 三维温度分布重建 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 重建算法关键参数优化研究 |
| 5.1 二维温度分布重建计算参数分析 |
| 5.1.1 降噪自编码器优化效果分析 |
| 5.1.2 特征向量对初步重建精度的影响研究 |
| 5.1.3 测点数量对初步重建精度的影响研究 |
| 5.1.4 测点布置方式对初步重建精度的影响研究 |
| 5.1.5 二维温度分布重建算法的优化效果分析 |
| 5.2 三维温度分布重建计算参数分析 |
| 5.2.1 核心张量维数对初步重建精度的影响研究 |
| 5.2.2 三维温度分布重建算法的优化效果分析 |
| 5.3 本章小结 |
| 第6章 实验数据重建分析 |
| 6.1 实验数据重建前处理 |
| 6.1.1 实验数据重建问题分析 |
| 6.1.2 实验数据重建参数前处理研究 |
| 6.2 实验数据重建结果分析 |
| 6.2.1 实验数据二维温度分布重建分析 |
| 6.2.2 实验数据三维温度分布重建分析 |
| 6.3 实验数据重建计算流程总结 |
| 6.4 本章小结 |
| 第7章 结论与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间发表的论文 |
| 攻读博士学位期间参加的科研工作 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（4）基于激光雷达的斜程能见度反演方法与实验研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究进展 |
| 1.3 论文主要工作 |
| 2 激光雷达结合SBDART模式的斜程能见度反演方法 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 斜程能见度的基本测量理论 |
| 2.2.1 能见度定义 |
| 2.2.2 固有对比与对比度传输系数 |
| 2.2.3 水平能见度测量理论 |
| 2.2.4 斜程能见度测量理论 |
| 2.3 激光雷达结合SBDART模式的斜程能见度反演方法 |
| 2.3.1 目前斜程能见度的反演方法 |
| 2.3.2 考虑大气散射辐射亮度校正的斜程能见度反演思路 |
| 2.3.3 考虑斜程路径散射辐射亮度校正的斜程能见度反演算法 |
| 2.4 激光雷达结合SBDART模式的斜程能见度反演方法的实现过程 |
| 2.4.1 激光雷达大气气溶胶光学参量的反演算法 |
| 2.4.2 激光雷达大气气溶胶微物理和散射特性参量的反演算法 |
| 2.4.3 基于SBDART模式的辐射传输方程的求解算法 |
| 2.4.4 目标物和背景的视亮度对比度的求解算法 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 大气散射辐射亮度对斜程能见度影响的仿真与分析 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 城市气溶胶模型下目标物和背景视亮度对比度仿真与分析 |
| 3.3 晴天天气条件下目标物和背景的视亮度对比度仿真与分析 |
| 3.4 有云天气条件下目标物和背景的视亮度对比度仿真与分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 目标物和背景固有对比的分析 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 固有对比与反射率 |
| 4.3 反射率对斜程能见度的影响与分析 |
| 4.4 反射率测量原理与测量系统 |
| 4.4.1 反射率测量原理 |
| 4.4.2 反射率测量系统 |
| 4.5 反射率和反射率光谱曲线的测量与分析 |
| 4.5.1 反射率测量与分析 |
| 4.5.2 反射率光谱曲线与分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 基于激光雷达的斜程能见度探测与结果分析 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 激光雷达探测系统与探测性能 |
| 5.3 有云天气条件下的斜程能见度探测与结果分析 |
| 5.4 晴天天气条件下的斜程能见度探测与结果分析 |
| 5.5 雾霾天气条件下的斜程能见度探测与结果分析 |
| 5.6 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士期间主要研究成果 |
（5）多纵模高光谱分辨率激光雷达数据反演及实验研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 米散射激光雷达 |
| 1.1.2 拉曼散射激光雷达 |
| 1.1.3 高光谱分辨率激光雷达 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究进展 |
| 1.2.2 国内研究进展 |
| 1.3 本论文主要研究内容 |
| 2 多纵模高光谱分辨率激光雷达数据反演算法及误差分析 |
| 2.1 探测原理及前期研究基础 |
| 2.1.1 探测原理 |
| 2.1.2 前期研究基础 |
| 2.2 气溶胶光学参量数据反演算法 |
| 2.2.1 数据反演算法 |
| 2.2.2 反演算法仿真验证 |
| 2.3 气溶胶光学参量反演算法的误差分析 |
| 2.3.1 误差来源 |
| 2.3.2 气溶胶后向散射系数误差 |
| 2.3.3 气溶胶光学厚度误差 |
| 2.3.4 误差仿真分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 实验系统构建及反演结果不确定度评估 |
| 3.1 实验系统构建 |
| 3.2 系统常数估算及其不确定度研究 |
| 3.3 光谱复相干度的不确定度研究 |
| 3.3.1 复相干度仿真 |
| 3.3.2 复相干度偏差对反演结果的影响 |
| 3.4 光学特性的反演不确定度 |
| 3.4.1 后向散射系数不确定度 |
| 3.4.2 光学厚度不确定度 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 多纵模高光谱分辨率激光雷达实验观测 |
| 4.1 实验条件 |
| 4.2 不同天气条件下实验观测结果 |
| 4.2.1 晴天天气条件 |
| 4.2.2 多云天气条件 |
| 4.3 连续观测数据结果 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 总结与展望 |
| 5.1 工作总结 |
| 5.2 工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间主要研究成果 |
（6）非磁化地-电离层波导中VLF电波传播特性研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究进展 |
| 1.2.1 VLF电波传播解析方法的国内外研究进展 |
| 1.2.2 VLF电波传播数值方法的国内外研究进展 |
| 1.3 论文主要研究内容 |
| 1.4 本章小结 |
| 2 地-电离层波导中的VLF电波传播机理 |
| 2.1 VLF电波传播的计算方法 |
| 2.1.1 解析方法 |
| 2.1.2 数值方法 |
| 2.2 传播信道对VLF电波传播的影响 |
| 2.2.1 电离层 |
| 2.2.2 空气层 |
| 2.2.3 地层 |
| 2.3 本章小结 |
| 3 基于解析电离层模型的VLF波导模方法分析 |
| 3.1 理想情况下VLF电波在地-电离层波导中的传播 |
| 3.1.1 球面波导模算法 |
| 3.1.2 求解高度函数的W.K.B.近似法和Airy函数近似法 |
| 3.1.3 理想情况下模方程根的求解方法 |
| 3.1.4 垂直电偶极子在波导中所建立的场 |
| 3.1.5 地-电离层波导中W.K.B.近似法和Airy函数近似法的对比分析 |
| 3.2 非理想情况下基于Airy函数近似法的VLF电波传播 |
| 3.2.1 地面和电离层归一化表面阻抗的求解 |
| 3.2.2 非理想情况下模方程根的求解方法 |
| 3.2.3 模方程根求解方法的计算效果仿真 |
| 3.3 基于指数模型的VLF波导模方法的可靠性验证 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 基于修正IRINRL-指数模型的并行球坐标FDTD方法分析 |
| 4.1 VLF电波传播的并行球坐标FDTD方法 |
| 4.1.1 FDTD方法的基本理论与迭代公式 |
| 4.1.2 地-电离层波导中本构关系式推导 |
| 4.1.3 极点处理和边界条件 |
| 4.1.4 数值色散分析 |
| 4.1.5 基于CUDA的并行FDTD算法实现 |
| 4.2 与IRINRL模型结合的并行球坐标FDTD方法 |
| 4.2.1 IRINRL模型介绍 |
| 4.2.2 基于IRINRL模型的仿真分析 |
| 4.3 与修正IRINRL-指数模型结合的并行球坐标FDTD方法 |
| 4.3.1 修正IRINRL-指数模型的介绍 |
| 4.3.2 基于修正IRINRL-指数模型的仿真分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 地-电离层波导中VLF电波传播预测的软件设计 |
| 5.1 软件需求分析 |
| 5.2 软件设计总体结构与各模块设计 |
| 5.2.1 系统总体结构 |
| 5.2.2 各模块设计与功能 |
| 5.3 软件测试结果与分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间主要研究成果 |
（7）多源气象垂直观测设备综合产品集成处理系统（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 本文研究内容 |
| 1.4 论文结构 |
| 第二章 相关理论技术 |
| 2.1 多源气象观测数据 |
| 2.1.1 气象垂直观测设备 |
| 2.1.2 多源气象观测设备观测数据 |
| 2.2 系统研发相关技术研究 |
| 2.2.1 B/S架构 |
| 2.2.2 MVC与 MTV架构模式 |
| 2.2.3 前端可视化技术 |
| 2.2.4 数据库与Redis缓存技术 |
| 2.3 人工神经网络技术 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 气象产品算法研究及实现方法 |
| 3.1 线性插值应用 |
| 3.2 改进的TlnP图制作方法 |
| 3.2.1 背景曲线制作 |
| 3.2.1.1 横纵坐标 |
| 3.2.1.2 状态曲线制作 |
| 3.2.1.3 等饱和比湿线制作 |
| 3.2.2 实时曲线制作 |
| 3.2.2.1 温度层结曲线 |
| 3.2.2.2 露点层结曲线 |
| 3.2.2.3 状态曲线 |
| 3.3 气象指数产品介绍与实现方法 |
| 3.3.1 对流有效位能CAPE与 LFC和 EL高度 |
| 3.3.2 沙瓦特指数 |
| 3.3.3 K指数 |
| 3.3.4 全总指数 |
| 3.3.5 S指数 |
| 3.3.6 TQ指数 |
| 3.3.7 交叉总指数 |
| 3.3.8 抬升指数 |
| 3.3.9 Thompson指数 |
| 3.3.10 深对流指数 |
| 3.3.11 KO指数 |
| 3.3.12 混合微下击暴流指数 |
| 3.3.13 微下击暴流潜势日指数 |
| 3.3.14 强天气威胁指数 |
| 3.3.15 风暴强度指数 |
| 3.3.16 雾稳定性指数 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 引入云信息的微波辐射计大气温湿廓线反演算法 |
| 4.1 温湿廓线反演方法 |
| 4.2 神经网络算法 |
| 4.2.1 BP神经网络算法原理 |
| 4.2.2 BP神经网络算法流程 |
| 4.3 BP神经网络模型构建 |
| 4.3.1 探空资料云信息计算方法 |
| 4.3.2 神经网络模型构建 |
| 4.3.3 神经网络模型总流程 |
| 4.4 微波辐射计LV1 数据质量控制算法 |
| 4.4.1 逻辑检查 |
| 4.4.2 最小变率检查 |
| 4.4.3 降水检查 |
| 4.4.4 时间一致性检查 |
| 4.4.5 极值检查 |
| 4.4.6 偏差订正 |
| 4.5 反演算法实验与结果分析 |
| 4.5.1 温度廓线反演实验 |
| 4.5.2 湿度廓线反演实验 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 需求分析与总体设计 |
| 5.1 系统的需求分析和总体要求 |
| 5.2 系统总体架构设计 |
| 5.3 系统总体功能模块设计 |
| 5.3.1 系统管理模块 |
| 5.3.2 自动化解析入库模块 |
| 5.3.3 数据综合处理模块 |
| 5.3.4 综合产品展示模块 |
| 5.3.5 数据标准输出与数据共享模块 |
| 5.4 系统数据库设计 |
| 5.4.1 系统信息管理表设计 |
| 5.4.2 业务数据表设计 |
| 5.4.2.1 云雷达数据表 |
| 5.4.2.2 风廓线雷达数据表 |
| 5.4.2.3 微波辐射计数据表 |
| 5.4.2.4 二次产品数据表 |
| 5.5 系统非功能需求分析 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 系统实现与测试 |
| 6.1 系统管理模块的实现 |
| 6.1.1 用户登录 |
| 6.1.2 用户、权限及日志管理 |
| 6.2 自动化解析入库模块的实现 |
| 6.2.1 云雷达数据解析 |
| 6.2.2 风廓线数据解析 |
| 6.2.3 微波辐射计数据解析 |
| 6.3 数据综合处理模块实现 |
| 6.3.1 气象产品指数计算 |
| 6.3.2 微波辐射计质制与反演 |
| 6.4 综合产品展示模块实现 |
| 6.4.1 微波辐射计产品展示 |
| 6.4.2 云雷达产品展示 |
| 6.4.3 风廓线产品展示 |
| 6.4.4 融合产品展示 |
| 6.4.5 拓展产品展示 |
| 6.5 数据标准输出与数据共享模块 |
| 6.6 系统测试 |
| 6.6.1 测试环境说明 |
| 6.6.2 系统测试结果 |
| 6.7 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 本文研究工作总结 |
| 7.2 论文的主要创新点 |
| 7.3 不足与展望 |
| 参考文献 |
| 作者简介 |
| 致谢 |
（8）地基微波辐射计质量控制和反演算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 选题背景及研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 论文主要内容 |
| 1.4 论文组织安排 |
| 第二章 资料与方法 |
| 2.1 资料介绍 |
| 2.1.1 微波辐射计数据 |
| 2.1.2 探空数据 |
| 2.1.3 正演亮温数据 |
| 2.2 插值算法 |
| 2.2.1 一维最近邻插值 |
| 2.2.2 一维线性插值 |
| 2.2.3 一维非线性插值 |
| 2.2.4 三次样条插值 |
| 2.3 回归模型 |
| 2.3.1 参数回归模型 |
| 2.3.2 非参数回归模型 |
| 2.3.3 半参数回归模型 |
| 2.3.4 一元非参数回归模型 |
| 2.3.5 最小二乘法 |
| 2.4 BP神经网络 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 数据质量控制与效果分析 |
| 3.1 亮温数据质量控制方法设计 |
| 3.1.1 逻辑检查 |
| 3.1.2 最小变率检查 |
| 3.1.3 降水检查 |
| 3.1.4 一致性判别检查 |
| 3.1.5 极值检查 |
| 3.1.6 偏差订正 |
| 3.2 产品数据质量控制方法设计 |
| 3.2.1 极值检查 |
| 3.2.2 时间一致性检查 |
| 3.2.3 垂直一致性检查 |
| 3.3 质量评估方法和指标 |
| 3.3.1 亮温数据通过率 |
| 3.3.2 亮温数据可用率 |
| 3.3.3 亮温数据准确性 |
| 3.3.4 温湿廓线通过率 |
| 3.3.5 温湿廓线准确性 |
| 3.4 亮温数据质量控制效果分析 |
| 3.4.1 亮温数据通过率 |
| 3.4.2 亮温数据可用率 |
| 3.4.3 亮温数据准确性 |
| 3.4.4 亮温数据质控效果总结 |
| 3.5 产品数据质量控制效果分析 |
| 3.5.1 温湿廓线通过率 |
| 3.5.2 温湿廓线准确性 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 反演算法数据融合研究 |
| 4.1 主被动联合反演 |
| 4.1.1 设备简介 |
| 4.1.2 数据预处理 |
| 4.2 神经网络训练 |
| 4.2.1 训练数据 |
| 4.2.2 训练过程 |
| 4.2.3 反演过程 |
| 4.3 结果分析 |
| 4.4 个例分析 |
| 4.4.1 低云情况 |
| 4.4.2 中云情况 |
| 4.4.3 高云情况 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 测试数据评估与算法应用 |
| 5.1 微波辐射计测试方案 |
| 5.1.1 标准辐射源简介 |
| 5.1.2 测试方案与指标 |
| 5.1.3 国产1 号设备结果分析 |
| 5.1.4 国产2 号设备结果分析 |
| 5.1.5 关于国产2 号设备的质控应用 |
| 5.1.6 测试方案总结 |
| 5.2 亮温质控算法冬奥会应用 |
| 5.2.1 数据通过率 |
| 5.2.2 数据可用率 |
| 5.2.3 冬奥会质控算法总结 |
| 5.3 综合质量控制算法效果分析 |
| 5.4 超大城市观测平台算法应用 |
| 5.4.1 项目背景 |
| 5.4.2 算法应用 |
| 5.5 IPC智能垂直廓线集成系统算法应用 |
| 5.5.1 项目背景 |
| 5.5.2 算法应用 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 作者简介 |
| 基本情况 |
| 攻读硕士学位期间课程学习情况 |
| 攻读硕士学位期间科研成果 |
| 致谢 |
（9）基于自回归模型和机器学习的大气电场数据分析和应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.2.1 电场仪标定及畸变效应研究现状 |
| 1.2.2 时间序列异常清洗研究现状 |
| 1.2.3 雷电预警研究现状 |
| 1.3 问题的提出及研究内容 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 第二章 大气电场仪的标定及数据修正 |
| 2.1 大气电场仪的测量原理 |
| 2.2 有限元仿真 |
| 2.3 大气电场传感器的标定 |
| 2.3.1 标定原理 |
| 2.3.2 标定装置极板间距和极板直径对电场的影响研究 |
| 2.3.3 传感器与标定装置的相对位置研究 |
| 2.4 建筑物不同参数对电场畸变影响 |
| 2.4.1 不同高度建筑物对大气电场的畸变效应 |
| 2.4.2 不同宽度的建筑物对大气电场畸变效应 |
| 2.4.3 离建筑物不同距离时的大气电场畸变 |
| 2.4.4 不同观测仰角范围内建筑物对大气电场畸变效应 |
| 2.5 小结 |
| 第三章 大气电场时间序列的异常检测及校正 |
| 3.1 ARIMA模型 |
| 3.1.1 ARMA模型 |
| 3.1.2 ARIMA模型 |
| 3.2 异常检测原理 |
| 3.2.1 Chen-Liu迭代算法 |
| 3.2.2 孤立森林 |
| 3.2.3 大气电场观测数据异常检测与校正步骤 |
| 3.3 异常检测与校正的实验和分析 |
| 3.3.1 单个模拟序列检测校正 |
| 3.3.2 多序列实验 |
| 3.3.3 基于大气电场时间序列的异常检测与修复 |
| 3.4 基于LSTM的大气电场序列预测 |
| 3.4.1 LSTM原理 |
| 3.4.2 大气电场预测实验分析 |
| 3.5 小结 |
| 第四章 基于大气电场的雷电预警方法研究 |
| 4.1 经验模态分解理论知识 |
| 4.1.1 固有模态函数(IMF) |
| 4.1.2 经验模态分解(EMD) |
| 4.2 集合经验模态分解理论 |
| 4.2.1 模态混叠 |
| 4.2.2 集成经验模态分解(EEMD) |
| 4.3 大气电场的特征提取和挖掘 |
| 4.3.1 信号重构 |
| 4.3.2 特征提取 |
| 4.4 XGBoost算法构建雷电预警模型 |
| 4.4.1 模型建立 |
| 4.4.2 多分类器融合的投票决策 |
| 4.4.3 总体代价函数设计 |
| 4.4.4 雷电预警算法实施流程 |
| 4.5 实验和分析 |
| 4.5.1 实验数据 |
| 4.5.2 大气电场信号重构 |
| 4.5.3 特征提取及预处理 |
| 4.5.4 实验结果及分析 |
| 4.6 小结 |
| 第五章 基于大数据的大气电场监测平台研究 |
| 5.1 数据采集模块 |
| 5.1.1 Flume简介 |
| 5.1.2 Flume核心概念 |
| 5.2 数据分发模块 |
| 5.2.1 Kafka简介 |
| 5.2.2 Kafka的架构 |
| 5.3 数据处理模块 |
| 5.4 数据存储模块 |
| 5.4.1 关系型数据库 |
| 5.4.2 非关系型数据库 |
| 5.5 系统验证 |
| 5.5.1 总体设计 |
| 5.5.2 实验分析 |
| 5.6 小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 主要创新点 |
| 6.3 前景展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者简介 |
| 基本情况 |
| 课程学习情况 |
| 参与研究课题情况 |
| 发表学术论文及专利情况 |
| 攻读硕士学位期间获得的奖项 |
（10）内蒙古中西部地区村镇民居院落风环境特征及优化研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景 |
| 1.1.1 城镇化新格局加速推进乡村建设 |
| 1.1.2 多民族文化融合下的民居地域特色 |
| 1.1.3 传统村镇民居高能源消耗形势严峻 |
| 1.2 课题的研究目的与意义 |
| 1.2.1 研究目的 |
| 1.2.2 研究意义 |
| 1.3 国内外相关研究现状 |
| 1.3.1 院落风环境相关实验研究 |
| 1.3.2 院落风环境相关模拟研究 |
| 1.3.3 国内外现状分析 |
| 1.4 主要研究内容 |
| 1.4.1 研究范围界定 |
| 1.4.2 研究方法 |
| 1.4.3 研究技术路线 |
| 1.4.4 研究内容 |
| 第二章 风环境研究理论基础 |
| 2.1 风环境的相关理论 |
| 2.1.1 大气边界层 |
| 2.1.2 风速统计特征 |
| 2.1.3 建筑风环境 |
| 2.2 风环境的研究方法 |
| 2.2.1 现场测量 |
| 2.2.2 风洞模拟 |
| 2.2.3 数值分析 |
| 2.3 湍流数值模拟理论 |
| 2.3.1 控制方程 |
| 2.3.2 湍流模型 |
| 2.3.3 CFD计算求解方法 |
| 2.3.4 边界层处理方法 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 村镇民居调研与院落风环境实测 |
| 3.1 实地调研 |
| 3.1.1 调研地点概述 |
| 3.1.2 村镇民居建筑特征 |
| 3.2 风环境实验测试 |
| 3.2.1 测试对象 |
| 3.2.2 测试方案 |
| 3.2.3 测试仪器设备及布置 |
| 3.3 室外风速实测分析 |
| 3.3.1 室外宏观风环境理论分析 |
| 3.3.2 室外宏观风环境实测结果分析 |
| 3.4 院落风环境实测分析 |
| 3.4.1 冬季实测结果分析 |
| 3.4.2 夏季实测结果分析 |
| 3.4.3 过渡季实测结果分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 院落风环境的数值研究 |
| 4.1 计算模型及网格划分 |
| 4.1.1 计算模型的建立 |
| 4.1.2 网格划分 |
| 4.2 边界条件确定 |
| 4.3 模拟验证 |
| 4.4 模拟结果分析 |
| 4.4.1 不同阳台结构对院落风环境的影响 |
| 4.4.2 阳台进深对院落风环境的影响 |
| 4.5 正交分析 |
| 4.5.1 影响庭院空间风环境的因素 |
| 4.5.2 影响檐廊空间风环境的因素 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 村镇民居院落风环境的优化改进 |
| 5.1 优化改进设计目标 |
| 5.2 村镇民居院落改进措施 |
| 5.3 优化改进措施实测验证 |
| 5.4 本章小结 |
| 研究结论与展望 |
| 研究结论 |
| 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录 |
| 在读期间取得的科研成果 |
| 个人简历 |
四、An Easy Algorithm for Solving Radiative Transfer Equation in Clear Atmosphere（论文参考文献）
- [1]基于环境预测状态的连栋温室节能控制关键技术研究[D]. 张观山. 山东农业大学, 2021
- [2]双面光伏组件斜单轴跟踪系统的设计与优化[D]. 农芒. 广西大学, 2021(12)
- [3]基于降维和深度学习方法的温度分布重建[D]. 陈敏鑫. 华北电力大学(北京), 2021(01)
- [4]基于激光雷达的斜程能见度反演方法与实验研究[D]. 贾立松. 西安理工大学, 2021(01)
- [5]多纵模高光谱分辨率激光雷达数据反演及实验研究[D]. 陈婷. 西安理工大学, 2021
- [6]非磁化地-电离层波导中VLF电波传播特性研究[D]. 韩雪妮. 西安理工大学, 2021
- [7]多源气象垂直观测设备综合产品集成处理系统[D]. 王磊. 南京信息工程大学, 2021
- [8]地基微波辐射计质量控制和反演算法研究[D]. 陈银. 南京信息工程大学, 2021(01)
- [9]基于自回归模型和机器学习的大气电场数据分析和应用研究[D]. 夏志祥. 南京信息工程大学, 2021(01)
- [10]内蒙古中西部地区村镇民居院落风环境特征及优化研究[D]. 陈可欣. 内蒙古工业大学, 2021(01)