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公开(公告)号:CN110321917A
公开(公告)日:2019-10-11
申请号:CN201910335809.2
申请日:2019-04-24
Applicant: 武汉大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种无参数的农田数据同化方法,先预测,利用高斯过程替代物理模型,对已有的观测数据进行训练学习,预测下一时刻的状态向量,观测数据包括土壤含水量;再更新,基于集合卡尔曼滤波思想同化当前时刻的观测,对当前时刻的观测值和高斯过程预测值进行加权且权重根据二者的误差确定,得到当前时刻状态最优估计值并将其作为下一时刻的先验状态向量;最后重复预测和更新,直到所有可用的观测全部被同化。该方法利用高斯过程对时序土壤水观测数据进行顺序性训练并预测,摆脱了物理模型,可以对多种观测信息进行训练学习,可以根据需要预测得到任意分辨率的信息,应用简单,具有普适性。
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公开(公告)号:CN204753698U
公开(公告)日:2015-11-11
申请号:CN201520302400.8
申请日:2015-05-12
Applicant: 武汉大学
IPC: E03B3/28
Abstract: 本实用新型涉及一种高效空气取水装置,可用于海岛沙漠区域,属于机械设备领域。由发电系统和制水系统组成,所述发电系统包括蓄电池组和与蓄电池组连接的风能发电装置和太阳能发电装置;所述制水系统包括预冷室、制冷室和凝水室,所述预冷室包括漏斗式进气管,与第一螺旋管连接,第一螺旋管与第二螺旋管连接,所述第二螺旋管缠绕在铁柱内芯上,与制冷半导体冷端接触,第二螺旋管与凝水室连接,所述凝水室壁上挂有多块凝水板,底部有阀门用于放水,顶部通过回路通道与预冷室顶部连通,在预冷室底部有风机,用于将冷凝后的空气排出。本装置可以用于海岛沙漠空气取水,较好地缓解海岛沙漠地区淡水短缺问题。
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