【摘 要】
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针对现有结果未揭示决定云模型雾化特性的本质因素以及无确定度逆向云模型算法误差较大这两个问题进行研究。通过对正向云模型的数学分析,指出云滴定量数据的标准差决定云模
【机 构】
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兰州交通大学机电工程学院,河南师范大学数学与信息科学学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61064008);国家教育部科学技术研究重点项目(211185);甘肃省自然科学基金资助项目(1112RJZA042)
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针对现有结果未揭示决定云模型雾化特性的本质因素以及无确定度逆向云模型算法误差较大这两个问题进行研究。通过对正向云模型的数学分析,指出云滴定量数据的标准差决定云模型雾化特性,提出用熵和超熵的比值度量云滴离散程度,称为雾化因子。分析和实验表明,云分布对应雾化因子取值在3～18之间,当其大于18时,云分布退化为正态分布,无确定度逆向云模型算法不再适用。在此基础上,利用云分布四阶原点矩来估计云模型的数字特征,提出一种新的无确定度逆向云模型算法,不同雾化因子和云滴数量的对比实验结果表明,所提算法在对云模型数字特征估计的准确性与稳定性方面优于现有算法。
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