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全球变暖情况下中国季节的变化 被引量:63
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作者 张世轩 张璐 +1 位作者 孙树鹏 封国林 《高原气象》 CSCD 北大核心 2011年第3期659-667,共9页
利用中国1961-2008年752站逐日地面气温、气压、相对湿度和降水量资料,采用非线性相似度量方法对中国四季进行了划分,研究了近50年全球显著变暖情形下中国四季的时空演变特征。结果表明:(1)气候增暖背景下中国大部分地区冬季持续时间明... 利用中国1961-2008年752站逐日地面气温、气压、相对湿度和降水量资料,采用非线性相似度量方法对中国四季进行了划分,研究了近50年全球显著变暖情形下中国四季的时空演变特征。结果表明:(1)气候增暖背景下中国大部分地区冬季持续时间明显缩短,缩短幅度达到10天以上,尤其在20世纪80年代中后期发生转折后缩短趋势突然增强,平均为0.29d.a-1;夏季持续时间自1961年以来增加了2.8天,秋季增加了4.7天,且80年代中后期都发生了一次转折变化,春季持续时间总体48年增加2.6天的变化相对较小,但在90年代后期发生转折变化后呈现明显的增加趋势;(2)与持续天数的变化相对应,中国春、夏季的起始时间呈现提前的趋势,而秋、冬季则呈现推后的趋势,尤其是80年代中后期以后变化更为明显;(3)不同季节的变化存在一定的差异,中国大部分地区冬季持续天数和起始时间变化最为明显,春、夏、秋三季相对较弱;同一季节不同区域的响应也不同,就全国而言,北方比南方的响应更明显,而以黑龙江为代表的东北地区、以新疆为代表的西北地区以及以海南为代表的华南等地变化最为明显。 展开更多
关键词 全球变暖 季节划分 非线性相似度量
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Modeling and monitoring of nonlinear multi-mode processes based on similarity measure-KPCA 被引量:10
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作者 WANG Xiao-gang HUANG Li-wei ZHANG Ying-wei 《Journal of Central South University》 SCIE EI CAS CSCD 2017年第3期665-674,共10页
A new modeling and monitoring approach for multi-mode processes is proposed.The method of similarity measure(SM) and kernel principal component analysis(KPCA) are integrated to construct SM-KPCA monitoring scheme,wher... A new modeling and monitoring approach for multi-mode processes is proposed.The method of similarity measure(SM) and kernel principal component analysis(KPCA) are integrated to construct SM-KPCA monitoring scheme,where SM method serves as the separation of common subspace and specific subspace.Compared with the traditional methods,the main contributions of this work are:1) SM consisted of two measures of distance and angle to accommodate process characters.The different monitoring effect involves putting on the different weight,which would simplify the monitoring model structure and enhance its reliability and robustness.2) The proposed method can be used to find faults by the common space and judge which mode the fault belongs to by the specific subspace.Results of algorithm analysis and fault detection experiments indicate the validity and practicability of the presented method. 展开更多
关键词 process monitoring kernel principal component analysis (KPCA) similarity measure subspace separation
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