...
首页> 外文期刊>Метеорология и гидрология: Ежемес. науч.-техн. журн. >Метод усвоения данных наблюдений, основанный на применении тс-алгоритма
【24h】

Метод усвоения данных наблюдений, основанный на применении тс-алгоритма

机译:基于tc算法的观测数据同化方法

获取原文
获取原文并翻译 | 示例
           

摘要

Практическая реализация алгоритма усвоения данных, основанного на фильтре Калмана, в полной постановке для современных прогностических моделей невозможна из-за большой размерности возникающих при этом систем уравнений и нелинейности прогнозируемых процессов Основным популярным направлением в реализации фильтра Калмана является ансамблевый подход. Если предположить, что случайные ошибки прогноза обладают свойством эргодичности, можно рассмотреть алгоритм, альтернативный ансамблевому фильтру Калмана, при котором вероятностное осреднение заменяется на осреднение по времени. На этом предположении основрн алгоритм, рассматриваемый в данной работе. Алгоритм легко реализуется, однако требуют своего изучения вопросы его применимости в задачах усвоения данных, сходимости алгоритма и связи его с алгоритмом фильтра Калмана, В работе исследуется применимость взадаче усвоения данных п-алго-ритма на примере простого одномерного уравнения адвекции. Использование такого простого уравнения позволяет сравнить классический алгоритм фильтра Калмана с разными практическими подходами к егореализации.
机译:由于所得方程组的维数较大且预测过程具有非线性,因此无法在完整的环境中为现代预测模型实际实现基于卡尔曼滤波器的数据同化算法,而卡尔曼滤波器的主要实现方向是集成方法。如果我们假设随机预测误差具有遍历性,则可以考虑使用算法代替集合卡尔曼滤波器,其中概率平均被时间平均代替。本文考虑的算法是基于此假设的。该算法易于实现,但是在数据同化问题中的适用性问题,算法的收敛性以及与Kalman滤波算法的联系都需要对其进行研究。本文以简单的一维对流方程为例,研究了p算法在数据同化问题中的适用性。使用这样一个简单的方程式,我们可以将经典的卡尔曼滤波算法与不同的实际方法进行比较。

著录项

获取原文

客服邮箱:kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备:11010802029741号 ICP备案号:京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有
  • 客服微信

  • 服务号