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基于多层感知机代理模式的地球系统模式物理参数优化方法 预览
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作者 吴利 黄欣 薛巍 《电子技术应用》 2019年第8期99-103,共5页
地球系统模式中物理参数的不确性会对气候模拟的精度产生巨大的影响,优化物理参数对提高气候预测的准确性至关重要。通常在地球系统模式的参数优化中有多个目标需要同时优化,然而目前常用的进化多目标算法在地球系统模式上使用需要极高... 地球系统模式中物理参数的不确性会对气候模拟的精度产生巨大的影响,优化物理参数对提高气候预测的准确性至关重要。通常在地球系统模式的参数优化中有多个目标需要同时优化,然而目前常用的进化多目标算法在地球系统模式上使用需要极高的计算代价,因此提出了一种基于多层感知机(MLP)神经网路的多目标代理模式参数优化方法MO-ANN。此方法利用多层感知机建立代理模式,用代理模式来预估候选采样点的优劣,提高了多目标优化的精度和收敛性。在复杂数学函数和单柱大气模式上的对比实验表明,MO-ANN优化算法相对于进化多目标算法具有明显优势,特别是在热带暖池-国际云实验的单柱大气模式中,MO-ANN收敛速度可相对NSGAIII提升5倍以上。 展开更多
关键词 参数优化 多目标优化 多层感知机 地球系统模式
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一种基于敏感性分析的改进参数筛选方法 预览
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作者 黄欣 李倩玉 +1 位作者 骆亦其 薛巍 《电子技术应用》 2018年第12期106-110,共5页
地球系统模式是预测未来气候变化的重要工具。物理参数化方案是其关键部件,其包含的大量不确定参数会严重影响模型模拟性能。而参数不确定性分析面临参数个数过多的挑战。传统敏感性分析方法被广泛用于识别重要参数,然而它并没有考虑参... 地球系统模式是预测未来气候变化的重要工具。物理参数化方案是其关键部件,其包含的大量不确定参数会严重影响模型模拟性能。而参数不确定性分析面临参数个数过多的挑战。传统敏感性分析方法被广泛用于识别重要参数,然而它并没有考虑参数交互作用的动态变化对筛选过程的影响。对此,利用一个典型非线性数学函数分析该变化导致的筛选结果偏差,进而提出了动态敏感性分析方法(Dynamic Sensitivity Analysis Method,DSAM)。在一个数值函数和单柱大气模式的实验中,DSAM和传统方法的定量筛选结果偏差高达29%。将筛选结果应用于参数优化,模式的优化性能提升67%。 展开更多
关键词 参数筛选 地球系统模式 敏感性 动态性
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