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公开(公告)号：CN111274707A
公开(公告)日：2020-06-12
申请号：CN202010080355.1
申请日：2020-02-05
Applicant: 东南大学
IPC: G06F30/20 , G06F111/10 , G06F119/08
Abstract: 本发明公开了一种基于再分析数据和无线探空数据的加权平均温度的计算方法，该方法利用探空站点的加权平均温度真值对根据EAR5数据建立的因子模型进行修正，建立了有探空站点的修正因子模型和区域整体的修正因子模型，可以计算无探空站点的加权平均温度。相比传统的只利用无线探空数据建立的模型，该方法提高了加权平均温度的时空分辨率和计算精度。
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公开(公告)号：CN111210082A
公开(公告)日：2020-05-29
申请号：CN202010030817.9
申请日：2020-01-13
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于优化的BP神经网络算法的降水量预测方法，包括以下步骤：S1：基于ERA5数据在Bevis模型的基础上增加年周期项和水汽压的自然对数项，建立非线性方程格网大气加权平均温度(Tm)模型；S2：利用全球卫星导航定位系统(GNSS)数据的天顶总延迟、地面温度、地面气压等信息计算得到天顶湿延迟，以及S1步骤得到的Tm模型，得到GNSS大气可降水量(PWV)；S3：利用结合互信息分析以及粒子群算法优化的BP(Back-Propagation)神经网络算法建立降水量预测模型；S4：设计一体化降水量预测系统，得到降水量，并验证其精度。本发明有效提高了计算精度。
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公开(公告)号：CN110542410A
公开(公告)日：2019-12-06
申请号：CN201910825767.0
申请日：2019-09-03
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于格网模型的大地测量成果转换方法，包括以下步骤：S1：对已有大地坐标点位数据进行空间分析及格网点划分，采用等间距的正方形格网划分；S2：利用同名点数据，根据Bursa模型计算所有格网点的大地空间坐标转换七参数，存入数据库；S3：利用步骤S2得到的格网点的大地空间坐标转换七参数，内插得到待转换成果点位的大地空间坐标转换七参数；S4：根据待转换成果点位的大地空间坐标转换七参数，利用Bursa模型求得待转换成果点位在目标大地空间坐标系下的坐标。本发明能够将现有大地测量成果从旧空间基准高精度地转换到新空间基准。
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公开(公告)号：CN107389595B
公开(公告)日：2019-11-12
申请号：CN201710468466.8
申请日：2017-06-20
Applicant: 东南大学
IPC: G01N21/359 , G01N21/3504 , G01N21/3554
Abstract: 本发明公开了一种基于MODIS三通道加权平均的水汽反演方法，包括以下步骤：S1：对研究区的MOD021KM数据进行预处理；S2：分别计算17、18和19通道的水汽含量；S3：对步骤S2得到的三个不同通道的水汽含量进行加权平均。相比传统的二通道比值法模型和三通道比值法模型，本发明有效提高了计算精度。
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公开(公告)号：CN110378379A
公开(公告)日：2019-10-25
申请号：CN201910521233.9
申请日：2019-06-17
Applicant: 东南大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种航空图像特征点匹配方法，包括以下步骤：S1：对基准图像和匹配图像均执行以下操作：以特征点为中心，取特征点周围一定数量的像素，将所述特征点周围的像素与特征点一起作为特征点特征矩阵；S2：对基准图像的特征点建立相关性系数矩阵；S3：将基准图像中的特征点按照特异性从强到弱放入队列进行储存；S4：对基准图像和匹配图像进行连接点匹配。本发明有效提高了方法的稳定性和准确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109884666A
公开(公告)日：2019-06-14
申请号：CN201910084991.9
申请日：2019-01-29
Applicant: 东南大学
IPC: G01S19/07
Abstract: 本发明公开了一种基于数据同化技术的对流层延迟改正方法，包括以下步骤：S1：依据传统的UNB3m模型确定本方法所需的气象参数，并计算UNB3m模型在测站点的对流层延迟改正值；S2：利用IGS中心提供的高精度对流层延迟产品数据，计算该测站点的初始误差d0，并将初始误差d0作为下一步循环迭代的衡量指标；S3：下载ERA数据，对ERA数据进行预处理，采用以误差绝对值为依据的参数循环迭代方法将ERA-Interim大气再分析资料与UNB3m模型进行数据同化，最终建立ERA-UNB3m融合模型；S4：利用IGS中心的对流层延迟产品，采用平均偏差BIAS和均方根误差RMSE计算UNB3m模型和ERA-UNB3m融合模型的精度。本发明通过误差循环迭代技术建立的ERA-UNB3m融合模型精度较传统UNB3m模型精度有显著提升。
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公开(公告)号：CN106908815B
公开(公告)日：2019-04-30
申请号：CN201710080835.6
申请日：2017-02-15
Applicant: 东南大学
IPC: G01S19/40
Abstract: 本发明公开了一种基于探空数据的北半球对流层延迟改正方法，包括以下步骤：S1：计算测站探空数据的对流层延迟，记为ZTD0；S2：利用Hopfield模型计算对流层延迟，记为ZTD(H)；S3：在Hopfield模型公式的基础上增加测站纬度和年积日信息，建立非线性方程；S4：将步骤S1计算得到的对流层延迟ZTD0作为真值，用最小二乘法确定非线性方程的各项系数，确定最终改进模型方程并验证其精度。本发明相比传统的Hopfield模型和Saastamoinen模型，有效提高了计算精度。
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公开(公告)号：CN109033509A
公开(公告)日：2018-12-18
申请号：CN201810612498.5
申请日：2018-06-14
Applicant: 东南大学
CPC classification number: G06F17/5009 , G06F17/5004 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于大坝变形分析的融合模型构建方法，包括以下步骤：S1：对大坝上观测点连续监测得到的垂直位移观测数据进行预处理，得到重力拱坝上点的垂直位移与水压H、温度T和时效θ这三个因素的对应关系，从而得到重力拱坝上点的垂直位移与水压H、温度T和时效θ这三个因素之间的统计模型；S2：利用统计模型得到拟合的垂直位移计算值YS；S3：引入模型误差补偿技术，在统计模型的基础上，利用思维进化算法和BP神经网络建立非线性拟合，确定最终的融合模型并验证其精度。本发明能够有效提高所构建模型的精度。
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公开(公告)号：CN104992054B
公开(公告)日：2018-09-21
申请号：CN201510344370.1
申请日：2015-06-19
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了基于时间序列二维化的电离层垂直总电子含量预报方法，包括四个步骤：步骤S1是通过已知的电离层垂直总电子含量数据分析电离层垂直总电子含量随时间的变化特性；步骤S2是构建时间序列二维化平面，确定待预测的电离层垂直总电子含量与已知的电离层垂直总电子含量之间的权值，并根据权值对准备作为输入层的已知的电离层垂直总电子含量数据进行加权处理；步骤S3是构建神经网络模型；步骤S4是利用神经网络模型对电离层垂直总电子含量进行预报。本发明对电离层垂直总电子含量进行时间序列二维化处理，采用不等权值设置，对电离层垂直总电子含量具有良好的预报效果。
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公开(公告)号：CN108491616A
公开(公告)日：2018-09-04
申请号：CN201810223959.X
申请日：2018-03-19
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于椭球谐函数理论的电离层垂直总电子含量建模方法，包括以下步骤：S1：获取区域观测点的穿刺点地理经度、穿刺点地理纬度和穿刺点垂直方向的电子含量；S2：对地心纬度进行归化计算；S3：选定椭球谐函数的阶数，采用椭球谐函数建立区域电离层垂直总电子含量模型；S4：通过最小二乘法计算区域电离层垂直总电子含量模型的参数，对区域电离层垂直总电子含量模型进行修正。本发明与现有技术相比，更加准确的描述了电离层延迟信息随时间的非线性振动特性，较好的模拟了区域电离层的时空变化特征，有效提高了模型精度。
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