【摘 要】
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以风沙运动为标志的土地荒漠化及其引起的沙尘暴等灾害,是21世纪重要的环境问题。而对这一典型气固两相流体的动力学求解,面临着诸如Navier-Stokes方程的非线性、湍流运动的
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以风沙运动为标志的土地荒漠化及其引起的沙尘暴等灾害,是21世纪重要的环境问题。而对这一典型气固两相流体的动力学求解,面临着诸如Navier-Stokes方程的非线性、湍流运动的随机性和多尺度关联等共性难题。虽然目前已有诸多风速预测模型,但仍然有可以发展完善之处,如从净风场拓展到风沙流场。本论文基于支持向量机和经验模式分解的良好泛化性,建立了短期风速预测的数学模型,期望加深对风沙运动的认识,为定量化风沙物理学的研究提供一定的数据支持。主要研究内容包括:首先,总结了国内外对风沙运动及风速预测研究的概况,介绍了近地层大气湍流的基本特性和统计描述。其次,就风沙环境下的风速原始数据进行了预处理。基于支持向量机回归理论,提出了定量化的短期风速预测模型,计算结果与观测数据基本吻合,相对误差在9%以内。同时发现,对原始数据适当的预处理可以降低预测误差,提高运算效率。最后,对风速时间序列根据经验模式分解进行处理和解译,得到不同时间尺度的分量,提出了改进的支持向量机风速预测模型。结果表明:改进后的预测模型相对误差明显降低,精度更高,泛化性更好。本文基于经验模式分解改进的支持向量机短期风速预测模型的预测风速与风沙场的实际风速基本吻合,改进后有效地降低了模型的预测误差,值得进一步研究、应用。
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