导读:本文包含了日长变化论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:果蝇优化算法,广义回归神经网络,日长变化参数,地球定向参数
日长变化论文文献综述
王潜心,王志文[1]（2019）在《一种基于人工智能方法的日长变化参数预报模型》一文中研究指出广义回归神经网络(GRNN)是一种新型的前馈神经网络模型,具有训练次数少、耗时短、非线性参数的预报能力较强等优点。GRNN对日长变化参数(LOD)进行预报能够取得良好的预报效果,但GRNN唯一调节参数即光滑因子无法自动获取,则限制其进一步应用。针对该缺陷,本文采用果蝇优化算法(FOA)与GRNN相结合构建FOAGRNN模型对GRNN进行优化,以自动获取光滑因子。通过将FOAGRNN与其他模型(主要包括GRNN、BPNN、Modified BPNN和FIS)的预报结果进行比较与分析,结果显示:①在超短期1～10天内预报中,FOAGRNN预报结果与其他预报模型的预报结果相当;②在短期1～30天内预报中,除GRNN模型与FOAGRNN预报结果相当外,FOAGRNN结果优于其余预报模型;③在中长期1～360天内预报中,FOAGRNN模型优于所有模型的预报结果。同时,试验结果表明,针对LOD参数短期预报,FOAGRNN模型可获得与当前国际预报精度相当的预报结果。(本文来源于《卫星导航定位与北斗系统应用2019——北斗服务全球 融合创新应用》期刊2019-09-10）
林海博,赵娟[2]（2018）在《日长变化的多种频谱分析方法比较研究（英文）》一文中研究指出地球自转速率的研究是天文地球动力学和自然灾害的主要研究内容,其变化影响日长(LOD)及人类的生产生活,而利用不同频谱分析方法均可以提取LOD的主要周期成分。为了研究非等间距时间序列的有效观测数据量及样条插值分别对不同频谱方法分析结果的影响程度,本文采用最大熵法(Maximum Entropy Method,简称MEM)、Lomb算法(简称LOMB)、相位弥散法(Phase Dispersion Minimization,简称PDM)对LOD进行频谱分析。分别随机扣除月平均日长数据序列(LODM)样本数的1/4、1/3和1/2,可构成非等间距日长变化数据序列(LODMD),再进行LOMB和PDM的频谱分析,与样条插值后的新序列(LODMDN)进行MEM、LOMB、PDM频谱分析结果的比较。结果表明:1)对于LODM的频率结果,MEM的双峰总维持在0.1660和0.0840月~(-1),而LOMB和PDM的峰在0.166和0.083月~(-1);2)对于LOD的两个主要周期,有效观测数据量(超过等间隔应有样本数的一半)或样条插值对于叁种频谱分析方法的结果几乎没有影响。(本文来源于《Applied Geophysics》期刊2018年Z1期）
叶庆东,贺伟光,毛远凤[3]（2018）在《核幔耦合引起的十年尺度日长变化研究》一文中研究指出核幔电磁耦合、地形耦合、引力耦合是影响十年尺度日长变化的主要因素.本文简要阐述了这叁大耦合的机制,并收集了前人的一些资料和数据,分别估算了这叁种耦合的周期、力矩幅度及可能引起的日长变化幅度.结果表明:核幔电磁耦合周期约为10.3年,力矩约为3.1×10~(17)Nm,引起的日长变化幅度约为0.27 ms;核幔地形耦合的周期约为10年,力矩约为1.7×10~(18)Nm,引起的日长变化幅度约为1.4 ms.引力耦合引起的日长变化是否是十年尺度的仍存在争议,采用不同内核叁轴椭球模型,日长变化的周期从亚十年尺度(3.5年、4.6年)到十年尺度(18.4年)变化.由于地核与地幔相对运动状态未知,无法确切估算引力耦合的力矩,但在假定引起耦合引起的日长变化幅度为4 ms的极限情况下,引力耦合的力矩约在10~(18)(十年尺度)~10~(19)Nm(亚十年尺度)的量级,低于前人的计算结果.(本文来源于《地球物理学进展》期刊2018年05期）
师思,周永宏,许雪晴[4]（2017）在《1979—2016年间日长变化在年际、季节性、亚季节性及高频尺度上的大气激发》一文中研究指出大气是日长变化最重要的激发源。基于欧洲中期天气预报中心(European Centre for Medium-Range Weather Forecasts,ECMWF)和美国环境预报中心/美国大气研究中心(National Centers for Environmental Prediction/National Center for Atmospheric Research,NCEP/NCAR)1979—2016年再分析气象数据集,计算大气激发函数(EAEF和NAEF),并与日长变化的观测值进行对比,综合分析大气对日长变化在年际、季节性、亚季节性和高频时间尺度上的激发贡献。鉴于ECMWF和NCEP/NCAR的风场顶层分别到达1 hPa和10 hPa,对NAEF计算地面-10 hPa风项,对EAEF分别计算地面-10 hPa和-1 hPa风项,以方便对比。研究结果表明,大气风项是日长变化在年际、季节性、亚季节性以及高频尺度上最主要的激发源。在季节性尺度上,EAEF和NAEF与日长变化观测值比较接近,但它们叁者之间仍存在一定的差异。在亚季节性和4～20 d高频尺度上,大气激发分别可解释约88%和45%的日长变化。在年际尺度上,大气激发可以解释约65%的日长变化。EAEF对日长变化的解释率比NAEF高出2%～3%。1～10 hPa高层风场对日长的亚季节性及高频变化几乎无贡献,但对日长年际和季节性变化会产生影响。此外,还分析年际尺度上的日长变化和大气激发与南方涛动指数的相关性,揭示出2015—2016年厄尔尼诺事件在日长变化和大气激发中的信号。(本文来源于《天文学进展》期刊2017年04期）
叶庆东,余大新,毛远凤[5]（2017）在《核幔耦合引起的十年尺度日长变化研究》一文中研究指出日长变化起因于地球自转速率的变化。古生物的研究表明,在不同的地质历史时期,日长差异明显;近代关于日长变化的研究表明,每世纪日长延长1.7ms。高精度的原子钟引入到日长测定以来的半个多世纪观测表明,十年尺度(10~20年)的日长变化是日长变化时间序列中的主要成份。近几十年年来,科学家们提出了不同的核幔耦合机制来解释十年尺度的日长变化,一般认为核幔电磁耦合、地形耦合与引力耦合是引起十年尺度日长变化的主要因素。本文收集了前人的一些资料和数据,分别估(本文来源于《2017中国地球科学联合学术年会论文集（二）——专题3：地球内部结构及其动力学、专题4：古地磁学与地球动力学》期刊2017-10-15）
魏晓蓓,郭金运,沈毅,孔巧丽[6]（2016）在《1990—2015年极移和日长周期性变化的小波分析》一文中研究指出采用由国际地球自转及参考服务组织(IERS)提供的1990—2015年的EOP 08C04序列,分别利用小波变换和最小二乘法对极移(PM)和日长(LOD)的周期性变化进行了研究。小波分析结果表明,PM和LOD都存在明显的季节性和年际变化,但是,无法区分周年变化和钱德勒变化,可能是因为两者的频率太接近。在最小二乘意义上,对PM和LOD的趋势变化和周期变化进行了解算,结果发现LOD具有明显的半年和周年变化,同时探测了PM的半年和周年变化。1990—2015年间,LOD的趋势变化率为(-0.066 7±0.001 6)ms/a,PM在X和Y方向的趋势变化率分别为(2.898 0±0.131 0)mas/a和(0.957 0±0.152 0)mas/a,说明北极点相对地壳向18.3°E的方向移动。此外,对PM的X分量、PM的Y分量以及LOD两两之间进行了交叉小波变换,对叁者之间的相关性进行了分析。(本文来源于《测绘科学技术学报》期刊2016年05期）
巩贺,黄玫,朱琳,郭胜利[7]（2016）在《全球摩擦力矩与日长变化叁种时间尺度关系研究》一文中研究指出地球自转变化用日长来表征,即LOD.摩擦力矩是由于地球和大气摩擦产生的轴向力矩,是组成大气角动量的重要部分,是表征地球大气角动量传输的重要的参量之一.本文利用NCEP/NCAR再分析数据,计算出从1948年至2011年的全球摩擦力矩,与从国际地球自转服务网站得到的日长数据进行对比分析,来寻找两者之间的关系.结果发现,在年代际尺度上,地球自转的变化不仅只受地核地幔角动量的传输的影响,大气对地球摩擦的长时间累积也起到了重要的作用.在年际尺度上,二者的关系不明显,摩擦力矩不能体现日长变化.在年内尺度上,二者的变化具有很高的相似性,具有相同的周期,说明在这一时间尺度上大气活动对地球自转速度的影响最为显着.(本文来源于《地球物理学进展》期刊2016年04期）
雷雨,蔡宏兵[8]（2016）在《应用端部效应改善的LS+NN模型进行日长变化预报》一文中研究指出现有ΔLOD(Delta Length-Of-Day,日长变化)预报模式在进行周期项与残差项拟合分离时,通常没有考虑LS(Least Squares,最小二乘)拟合序列的端部效应,预报精度难以取得较大提高。针对端部效应现象,首先采用时间序列分析模型在ΔLOD序列两端进行数据延拓,构成一个新序列,然后用新序列求得LS外推模型系数,再结合LS外推模型和NN(Neural Network,神经网络)对原始ΔLOD序列进行预测。算例表明,在ΔLOD序列两端增加延拓数据,能有效改善LS拟合序列的端部效应;端部效应改善的LS+NN模型的预报精度明显优于常规LS+NN模型,精度最大提高了17.86%。该方法不仅适用于LS+NN模型,也适用于LS外推模型与其他模型的组合。(本文来源于《飞行器测控学报》期刊2016年03期）
雷雨,蔡宏兵[9]（2016）在《顾及最小二乘拟合端点效应的日长变化预报》一文中研究指出针对日长(Length Of Day,LOD)变化预报中最小二乘(Least Squares,LS)拟合存在端点效应的问题,采用时间序列分析方法对日长变化序列进行端点延拓,形成一个新序列,然后用新序列建立最小二乘模型,最后再结合最小二乘模型和自回归(Autoregressive,AR)模型对原始日长变化序列进行预报。实验结果表明,在日长变化序列两端增加统计延拓数据,能有效减小最小二乘拟合序列的端点畸变,从而提高日长变化的预报精度,尤其对中长期预报精度提高明显。(本文来源于《天文研究与技术》期刊2016年04期）
段鹏硕,刘根友[10]（2015）在《利用NMWT方法准确恢复日长6年信号及其长期变化特征》一文中研究指出日长年际变化中存在显着的6年周期信号(称6年波动信号),然而,其地球物理机制问题还没有解决。在其机制搞清之前,我们对6年波动信号自身的特征认识的还不充分,例如其即时振幅与即时相位是否固定,是否在随时间发生变化等。本项研究首次利用标准Morlet小波方法结合具有较高阶消失矩的正交Daubechies小波包分析以及Fourier分析技术,同时在时间-频率域精确定量提取并研究(本文来源于《2015中国地球科学联合学术年会论文集（四）——专题10核幔边界、地核结构及其动力学特征、专题11地球内部结构及其动力学、专题12古地磁学与地球动力学》期刊2015-10-10）
日长变化论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
地球自转速率的研究是天文地球动力学和自然灾害的主要研究内容,其变化影响日长(LOD)及人类的生产生活,而利用不同频谱分析方法均可以提取LOD的主要周期成分。为了研究非等间距时间序列的有效观测数据量及样条插值分别对不同频谱方法分析结果的影响程度,本文采用最大熵法(Maximum Entropy Method,简称MEM)、Lomb算法(简称LOMB)、相位弥散法(Phase Dispersion Minimization,简称PDM)对LOD进行频谱分析。分别随机扣除月平均日长数据序列(LODM)样本数的1/4、1/3和1/2,可构成非等间距日长变化数据序列(LODMD),再进行LOMB和PDM的频谱分析,与样条插值后的新序列(LODMDN)进行MEM、LOMB、PDM频谱分析结果的比较。结果表明:1)对于LODM的频率结果,MEM的双峰总维持在0.1660和0.0840月~(-1),而LOMB和PDM的峰在0.166和0.083月~(-1);2)对于LOD的两个主要周期,有效观测数据量(超过等间隔应有样本数的一半)或样条插值对于叁种频谱分析方法的结果几乎没有影响。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
日长变化论文参考文献
[1].王潜心,王志文.一种基于人工智能方法的日长变化参数预报模型[C].卫星导航定位与北斗系统应用2019——北斗服务全球融合创新应用.2019
[2].林海博,赵娟.日长变化的多种频谱分析方法比较研究（英文）[J].AppliedGeophysics.2018
[3].叶庆东,贺伟光,毛远凤.核幔耦合引起的十年尺度日长变化研究[J].地球物理学进展.2018
[4].师思,周永宏,许雪晴.1979—2016年间日长变化在年际、季节性、亚季节性及高频尺度上的大气激发[J].天文学进展.2017
[5].叶庆东,余大新,毛远凤.核幔耦合引起的十年尺度日长变化研究[C].2017中国地球科学联合学术年会论文集（二）——专题3：地球内部结构及其动力学、专题4：古地磁学与地球动力学.2017
[6].魏晓蓓,郭金运,沈毅,孔巧丽.1990—2015年极移和日长周期性变化的小波分析[J].测绘科学技术学报.2016
[7].巩贺,黄玫,朱琳,郭胜利.全球摩擦力矩与日长变化叁种时间尺度关系研究[J].地球物理学进展.2016
[8].雷雨,蔡宏兵.应用端部效应改善的LS+NN模型进行日长变化预报[J].飞行器测控学报.2016
[9].雷雨,蔡宏兵.顾及最小二乘拟合端点效应的日长变化预报[J].天文研究与技术.2016
[10].段鹏硕,刘根友.利用NMWT方法准确恢复日长6年信号及其长期变化特征[C].2015中国地球科学联合学术年会论文集（四）——专题10核幔边界、地核结构及其动力学特征、专题11地球内部结构及其动力学、专题12古地磁学与地球动力学.2015