【摘 要】
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针对PSO在特定同化过程中的精度低及噪声干扰下的鲁棒性差的问题,该文将时变双重压缩因子PSO算法应用于含不连续“开关”过程的变分资料同化中,建立一种新的同化模型,并与动
【机 构】
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湖北工业大学理学院,武汉 430068;太阳能高效利用湖北省协同创新中心,武汉 430068
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针对PSO在特定同化过程中的精度低及噪声干扰下的鲁棒性差的问题,该文将时变双重压缩因子PSO算法应用于含不连续“开关”过程的变分资料同化中,建立一种新的同化模型,并与动态权重PSO算法在同化结果、同化时效性和鲁棒性上进行了比较,结果表明:时变双重压缩因子PSO变分同化结果的精度明显优于动态惯性权重PSO,在观测误差以及模式误差的敏感性实验中也展示出其更强的鲁棒性.
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