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预估-校正的半隐式半拉格朗日时间积分方案及其在CMA-GFS模式中的应用
被引量：
3
1
作者
张红亮
沈学顺
苏勇
《气象学报》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第2期280-288,共9页
CMA-GFS采用的是传统的二时间层半隐式半拉格朗日时间积分方案(SISL)。拉格朗日平流速度和非线性项需要采用时间外插进行计算,在急流轴附近等梯度大值区会造成计算不稳定,甚至积分中断现象。文中通过构造预估-校正半隐式半拉格朗日时间...
CMA-GFS采用的是传统的二时间层半隐式半拉格朗日时间积分方案(SISL)。拉格朗日平流速度和非线性项需要采用时间外插进行计算,在急流轴附近等梯度大值区会造成计算不稳定,甚至积分中断现象。文中通过构造预估-校正半隐式半拉格朗日时间积分方案(SISL/P-C),以减少时间外插的影响;半隐式系数由原来的0.72减小到0.55,构造准二阶精度的时间积分方案。理想试验和实际资料试验证明新方案可以改善CMA-GFS的精确度、稳定性和质量守恒。0.25°水平分辨率下积分时间步长可以由300 s增大到450 s,模式总体计算效率提高20%。
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关键词
预估-校正法
二时间
层
半
隐
式
半拉格朗日方案
CMA-GFS
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职称材料
基于组稀疏优化的强化学习稀疏表征
被引量：
1
2
作者
蔡林逸
冯翔
虞慧群
《华东理工大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第6期913-919,共7页
强化学习由于具有出色的数据效率和快速学习的能力,开始应用于许多实际问题以学习复杂策略。但是高维环境中的强化学习常常受限于维度灾难或者灾难性干扰,性能表现不佳甚至导致学习失败。围绕表征学习,提出了一种符合Lasso类型优化的稀...
强化学习由于具有出色的数据效率和快速学习的能力,开始应用于许多实际问题以学习复杂策略。但是高维环境中的强化学习常常受限于维度灾难或者灾难性干扰,性能表现不佳甚至导致学习失败。围绕表征学习,提出了一种符合Lasso类型优化的稀疏卷积深度强化学习方法。首先,对稀疏表征的理论和优势进行综述,将稀疏卷积方法引入深度强化学习中,提出了一种新的稀疏表征方法;其次,对由稀疏卷积编码定义的可微优化层进行了数学推导并给出了优化算法,为了验证新的稀疏表征方法的有效性,将其应用于相关文献常见的基准环境中进行测试。实验结果表明,应用稀疏卷积编码的算法具有更好的性能和鲁棒性,在降低了50%以上模型开销的前提下,取得了相当甚至更优的性能。此外,还研究了稀疏程度对算法性能的影响,结果显示适当的稀疏度能获得更优的性能。
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关键词
强化学习
灾难性干扰
稀疏表征
隐式层
Lasso优化
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职称材料
位温方程拉格朗日平流计算方案的改进及其在GRAPES_GFS全球模式的应用
3
作者
张红亮
沈学顺
《气象》
CSCD
北大核心
2021年第4期463-470,共8页
GRAPES全球数值预报系统(GRAPES_GFS)个例试验中,模式高层垂直速度在南极大陆上空会出现较大的计算噪音,进而影响模式的积分稳定性,甚至积分中断。对GRAPES_GFS的动力框架以及动力、物理耦合方案进行诊断分析,发现位势温度在拉格朗日上...
GRAPES全球数值预报系统(GRAPES_GFS)个例试验中,模式高层垂直速度在南极大陆上空会出现较大的计算噪音,进而影响模式的积分稳定性,甚至积分中断。对GRAPES_GFS的动力框架以及动力、物理耦合方案进行诊断分析,发现位势温度在拉格朗日上游点上的垂直插值是垂直速度噪音产生的主要原因。2013年7月实际资料试验表明,在位温方程中引入垂直非插值的拉格朗日平流方案,可以减少或消除该计算噪音。使用新的方案后,北半球和热带地区模式预报的整体性能得到了明显提高,8 d预报的全球质量损失较为严重的问题也得到了缓解。
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关键词
二时间
层
半
隐
式
半拉格朗日方案
位温方程
垂直非插值拉格朗日平流
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职称材料
题名
预估-校正的半隐式半拉格朗日时间积分方案及其在CMA-GFS模式中的应用
被引量：
3
1
作者
张红亮
沈学顺
苏勇
机构
中国气象局地球系统数值预报中心
中国气象科学研究院灾害天气国家重点实验室
出处
《气象学报》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第2期280-288,共9页
基金
国家重点研发计划项目(2017YFC1501901、2018YFC1505705)。
文摘
CMA-GFS采用的是传统的二时间层半隐式半拉格朗日时间积分方案(SISL)。拉格朗日平流速度和非线性项需要采用时间外插进行计算,在急流轴附近等梯度大值区会造成计算不稳定,甚至积分中断现象。文中通过构造预估-校正半隐式半拉格朗日时间积分方案(SISL/P-C),以减少时间外插的影响;半隐式系数由原来的0.72减小到0.55,构造准二阶精度的时间积分方案。理想试验和实际资料试验证明新方案可以改善CMA-GFS的精确度、稳定性和质量守恒。0.25°水平分辨率下积分时间步长可以由300 s增大到450 s,模式总体计算效率提高20%。
关键词
预估-校正法
二时间
层
半
隐
式
半拉格朗日方案
CMA-GFS
Keywords
Predictor-Corrector
Two-time-level SISL
CMA-GFS
分类号
P435 [天文地球—大气科学及气象学]
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职称材料
题名
基于组稀疏优化的强化学习稀疏表征
被引量：
1
2
作者
蔡林逸
冯翔
虞慧群
机构
华东理工大学计算机科学与工程系
上海智慧能源工程技术研究中心
出处
《华东理工大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第6期913-919,共7页
基金
国家自然科学基金面上项目(62276097,62372174)
国家自然科学基金重点项目(62136003)
+2 种基金
国家重点研发计划(2020YFB1711700)
上海市经信委“信息化发展专项资金”(XX-XXFZ-02-20-2463)
上海市科技创新行动计划(21002411000)。
文摘
强化学习由于具有出色的数据效率和快速学习的能力,开始应用于许多实际问题以学习复杂策略。但是高维环境中的强化学习常常受限于维度灾难或者灾难性干扰,性能表现不佳甚至导致学习失败。围绕表征学习,提出了一种符合Lasso类型优化的稀疏卷积深度强化学习方法。首先,对稀疏表征的理论和优势进行综述,将稀疏卷积方法引入深度强化学习中,提出了一种新的稀疏表征方法;其次,对由稀疏卷积编码定义的可微优化层进行了数学推导并给出了优化算法,为了验证新的稀疏表征方法的有效性,将其应用于相关文献常见的基准环境中进行测试。实验结果表明,应用稀疏卷积编码的算法具有更好的性能和鲁棒性,在降低了50%以上模型开销的前提下,取得了相当甚至更优的性能。此外,还研究了稀疏程度对算法性能的影响,结果显示适当的稀疏度能获得更优的性能。
关键词
强化学习
灾难性干扰
稀疏表征
隐式层
Lasso优化
Keywords
reinforcement learning
catastrophic interference
sparse representation
implicit layer
Lasso optimization
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
位温方程拉格朗日平流计算方案的改进及其在GRAPES_GFS全球模式的应用
3
作者
张红亮
沈学顺
机构
国家气象中心
出处
《气象》
CSCD
北大核心
2021年第4期463-470,共8页
基金
国家重点研发计划(2017YFC1501904)资助。
文摘
GRAPES全球数值预报系统(GRAPES_GFS)个例试验中,模式高层垂直速度在南极大陆上空会出现较大的计算噪音,进而影响模式的积分稳定性,甚至积分中断。对GRAPES_GFS的动力框架以及动力、物理耦合方案进行诊断分析,发现位势温度在拉格朗日上游点上的垂直插值是垂直速度噪音产生的主要原因。2013年7月实际资料试验表明,在位温方程中引入垂直非插值的拉格朗日平流方案,可以减少或消除该计算噪音。使用新的方案后,北半球和热带地区模式预报的整体性能得到了明显提高,8 d预报的全球质量损失较为严重的问题也得到了缓解。
关键词
二时间
层
半
隐
式
半拉格朗日方案
位温方程
垂直非插值拉格朗日平流
Keywords
two-time-level semi-implicit semi-Lagrangian(2TSISL)
potential temperature equation
non-interpolation Lagrangian vertical advection
分类号
P456 [天文地球—大气科学及气象学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
预估-校正的半隐式半拉格朗日时间积分方案及其在CMA-GFS模式中的应用
张红亮
沈学顺
苏勇
《气象学报》
CAS
CSCD
北大核心
2022
3
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于组稀疏优化的强化学习稀疏表征
蔡林逸
冯翔
虞慧群
《华东理工大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2024
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
位温方程拉格朗日平流计算方案的改进及其在GRAPES_GFS全球模式的应用
张红亮
沈学顺
《气象》
CSCD
北大核心
2021
0
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职称材料
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