分类： 天文学 >> 天文学 提交时间： 2022-11-17 合作期刊: 《天文研究与技术》
摘要： 为提高对流层天顶延迟（Zenith Tropospheric Delay，ZTD）估计精度，基于传统对流层天顶延迟建模思路，提出Saastamoinen，Askne和GPT3多模型融合的对流层天顶延迟估计方法。分别采用Saastamoinen和Askne模型估计干延迟和湿延迟，并引入GPT3模型提供温度、气压、水汽压、大气加权平均温度和水汽垂直递减率气象参数。利用全球大地测量观测系统（Global Geodetic Observing System，GGOS）Atmosphere和国际GNSS服务机构（International GNSS Service，IGS）提供的亚洲区域66个IGS站的2016-2018年对流层天顶延迟数据对本文方法进行评估，结果表明，以GGOS Atmospheres数据为参考时，Sas+Ask+GPT3模型精度（RMS：4.53cm）较同等条件下的Sas+Ask+UNB3m和Sas+GPT3模型分别提高约29%和19%，以IGS 对流层天顶延迟数据为参考时，Sas+Ask+GPT3模型精度（RMS：4.35cm）较另两种模型分别提高约25%和14%；Sas+Ask+GPT3模型误差具有冬季小而夏季大的季节性特征，且夏季误差明显低于另两种模型；在空间分布上，模型误差随高程或纬度的增加而降低。研究表明，本文方法可用于亚洲区域对流层天顶延迟的高精度实时修正。
分类： 天文学 >> 天文学 提交时间： 2020-01-20 合作期刊: 《天文研究与技术》
摘要： 传统的极移预报多是基于最小二乘外推和自回归等线性模型，但极移包含了复杂的非线性成分，线性模型的预报效果往往不甚理想。将一种新型神经网络—极限学习机（extreme learning machine，ELM） 用于极移中长期预报。首先利用最小二乘外推模型对极移序列进行拟合，获得趋势项外推值，然后采用ELM对最小二乘拟合残差进行预报，最终的极移预报值为趋势项外推值与残差预报值之和。将ELM的预报结果同反向传播（back propagation，BP）神经网络与地球定向参数预报比较活动（Earth Orientation Parameters Prediction Comparison Campaign，EOP PCC）的预报结果进行对比，结果表明：ELM用于极移中长期预报是高效可行的。
分类： 材料科学 >> 材料科学（综合） 提交时间： 2016-11-12 合作期刊: 《中国腐蚀与防护学报》
摘要： 摘要 研制了一种用于钢铁构件涂层制备预处理综合亮化液，集除油、除锈、磷化、钝化为一体，具有高效环保、成本低廉等特点，在常温下擦拭或浸渍钢铁表面。实验通过单因素和正交试验方案确定了亮化液组分，其中不含有F-、NO2-、Cr3+等毒性离子。通过光学电子显微镜观察了磷化膜形貌，并测试了亮化液总酸度点、游离酸度点、耐腐蚀性等性能。研究表明：用该亮化液处理试样后表面形成的磷化膜薄而致密均匀，防锈耐腐蚀，可直接制备涂层
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