【摘 要】
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准确的参数对于非线性模型或者函数有极为重要的意义。但是在实际应用中，输入的参数常常带有一定的偏差，因此在预测中非线性模型（函数）往往得不到满意的结果。把集合卡尔曼滤波方
【机 构】
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广东财经大学地理与旅游学院,中山大学地理科学与规划学院∥广东省城市化与地理环境空间模拟重点实验室
【基金项目】
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国家重点基础研究发展规划“973”资助项目(2011CB707103);国家自然科学基金资助项目(41301408);广东省自然科学基金资助项目(S2013040016071)
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准确的参数对于非线性模型或者函数有极为重要的意义。但是在实际应用中，输入的参数常常带有一定的偏差，因此在预测中非线性模型（函数）往往得不到满意的结果。把集合卡尔曼滤波方法引入到非线性模型（函数）的参数估计中，并采用基于联合状态向量的方法在同化时刻同时更新模型（函数）的状态和参数，该方法可以通过同化观测数据，动态地调整参数和结果，使得参数能够自适应地变化，同时也能较好地释放积累的模型误差。将该方法应用于随时间变化的二维非线性模型（函数）中，实验表明，该方法能够准确地估计出模型参数值，同时也表现出很好的鲁棒性
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