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针对传统云量预测模型应用于高分辨率卫星影像云量时间序列数据时存在的实用性差、拟合效果差及预测结果准确度低的问题,提出了一种基于双树复小波分解的云量时间序列组合模型预测方法。该方法利用DT-CWT分解的方法提取出云量时间序列的低频趋势信息和高频随机信息,对低频和高频序列分别应用时间序列分析与Elman神经网络的预测方法,然后将两个序列的预测结果重构得到最终的云量预测结果。实验结果表明,应用双树复小波分解的低频信息可以更好的反应云量变化趋势,高频信息也可以更好的保留云量变化的随机信息。该方法预测结果的平均绝对误差和均方根误差相比传统预测模型均有所减小,预测准确度有所提高,能够更好的拟合高分辨率卫星云量时间序列的变化规律。在卫星成像任务规划时将云量预测的结果作为参考信息,选择云量覆盖较小的时间窗口,可以获取更高品质的卫星有效成像数据。 相似文献
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运用我国2017年投入产出表的相关数据,检验数字技术要素投入对商贸流通业利润率变化的影响.研究结果表明:数字技术的投入对商贸流通业利润率提高具有显著的促进作用,尤其是新一代数字技术投入较于传统数字技术投入对商贸流通业利润率的影响更显著;信息技术将成为促进商贸流通业利润率增长率的核心生产要素.为此提出以下建议:通过政策扶... 相似文献
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将太阳系多目标探测的轨道优化设计问题转换成非线性规划问题,建立了轨道优化模型.针对非线性规划问题解的多峰性,设计了一种融合改进的网格搜索算法和差分进化算法的组合优化算法.利用改进的网格搜索算法以适当的步长寻找理想的发射窗口和各阶段转移时间,产生差分进化的初始群体,进而使用差分进化算法搜索初始群体附近的子空间,通过全局范围内的比较得到较理想的结果.最后以2018 ~2020年太阳系多目标探测为例,面向土星环绕探测任务完成了飞行中途探测太阳系多颗大行星的轨道优化设计.数值仿真结果表明上述算法对太阳系多目标探测轨道优化设计具有较好的通用性和应用参考价值. 相似文献
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