导读:本文包含了温度预报模型论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:温度,模型,路面,在线,气象,高速公路,炉温。
温度预报模型论文文献综述
闫昕旸,王小勇,达选芳,赵福年,牛喜梅[1]（2018）在《甘肃高速公路山区段路面温度特征及其预报模型》一文中研究指出利用G30连霍高速甘肃段沿线麦积山隧道、乌鞘岭交通气象监测站的路面温度、气温、露点温度、相对湿度、风速、降水等逐时资料,统计分析了两站不同季节、不同海拔高度下路面温度与气温的差异与联系,讨论了路面温度与其他气象因子的相关关系,基于逐步线性回归方法建立路面温度统计模型,并对模型预报效果进行检验。结果表明:各个季节,甘肃山区高速公路路面温度和气温都是日出后快速升高,日落后逐渐下降,且路面温度的升、降幅度均快于气温。较低海拔站点的路面温度高于高海拔站点,但最高值出现时间、两站温差有所差异。其中,秋、冬季两站路面温差夜间大于白天,而春、夏季则昼夜相差不大。最低、最高路面温度统计模型的预报结果与实况变化趋势接近,但最高路面温度个别日期预报值与观测值偏差较大,在实际业务中应考虑各种实时气象条件及地形条件,对模型结果进行适当订正。(本文来源于《干旱气象》期刊2018年05期）
蔡宏珂,薛雅心,衡志炜[2]（2018）在《电网微气象站温度的预报订正模型研究》一文中研究指出1资料概况与研究方法电网站点的现场资料来自四川电网微气象站的观测资料,时间为2014年1月1日至2016年12月31日,输出间隔为10分钟。每个站点的观测资料包括时间、10分钟平均风速、10分钟平均风向、最大风速、极大风速、标准风速、气温、湿度、气压、降雨量、降水强度、光辐射强度等十二个参数。预报资料选取了叁种数值模式下的2m温度预报资料,叁种模式包括:欧洲中期天气预(本文来源于《第35届中国气象学会年会 S14 大数据、互联网、融媒体时代气象服务的创新与变革——第八届气象服务发展论坛》期刊2018-10-24）
梁亮,张玉娟,吴森清,张彬,毛剑飞[3]（2018）在《金华市不同下垫面温度特征分析及其预报模型的建立和检验》一文中研究指出4种典型城市下垫面日平均温度、日最高温度、日最低温度的逐月变化特征总体与气温变化相似,不同下垫面问温度差异夏半年均大于冬半年。沥青、水泥、砂石和草地日平均温度、日最高温度全年均高于气温,日最低温度与气温差异不大,表明典型城市下垫面对大气具有一定的加热作用。气温、日照时数、总云量、日平均相对湿度等气象因子与4种下垫面的地表温度相关性显着。建立了4种下垫面各温度参数依赖于日平均、日最高、日最低气温、日照时数、日平均相对湿度和总云量等影响因子的回归模拟方程,因此利用精细化数值预报资料代入方程就可以得出城市沥青、水泥、砂石和草地4种下垫面地表温度,提高城市气象服务效率。(本文来源于《浙江气象》期刊2018年02期）
马艳艳[4]（2018）在《棒材热连轧温度变化在线预报模型的研究》一文中研究指出棒材在我国经济发展中占有很重要的地位,尤其是在制造业、建筑业和交通运输业。随着轧制技术的发展,人们不仅要求棒材尺寸精度高、组织性能好、产品质量过硬,而且要求尽可能的节约成本、提高生产效率。棒材轧制过程中温度的变化与轧件的质量和组织性能紧密相关,因此对温度变化的研究具有重要的意义。本文为了实现在线控制,以快速计算为基础,通过传热分析推导出温度场计算公式,并利用C++汇编语言编制预报系统的计算模块,结合VB设计可视化界面,开发了棒材热连轧温度变化在线预报系统。首先,本文围绕着温度场等效模型、等效应变和宽展计算叁个方面阐述了如何快速且精确地计算轧制过程中温度的变化。温度场等效模型在兼顾面积和散热表面积的情况下将其他截面形状等效成圆形,叁维模型简化为一维模型,大大简化了计算,提高了计算速度,而且保证了准确度。等效应变选用相交面积法,省去了等效为矩形的步骤,同样提高了速度,保证了精度。宽展计算根据不同的孔型选择合适的经验公式,并通过有限元模拟验证了结果的正确性。其次,基于传热学理论,结合有限差分法分别推导出热连轧过程中的空冷、轧制、水冷的温度场差分模型。并对变形抗力、轧制力和轧制力矩等工艺参数的计算进行了研究。最后,根据对快速计算所做的研究,以及推导出的温度场计算模型,实现了对棒材热连轧温度变化在线预报模型的研究。然后根据某棒材生产线进行实例计算,将温度变化、轧制力及轧制力矩的计算结果与实测数据进行对比分析。并通过计时程序比较了温度变化计算模型等效前后的计算时间,充分验证了棒材热连轧温度变化在线预报模型的快速和精度。(本文来源于《燕山大学》期刊2018-05-01）
苏琪骅,周任君,柯宗建,刘长征,杜良敏[5]（2018）在《中国大陆地区温度集合预报的最优权重模型设计及其区域应用》一文中研究指出本文采用耦合模式比较计划第五阶段(CMIP5)中的多模式,针对中国大陆地区的温度集合预报,提出了一种区域最优权重模型(Op-SE),并将Op-SE与等权集合方法(EE)和传统的超级集合方法(SE)作对比.研究结果发现:(1)就模式预报与实测的距平相关系数(ACC)来说,在大部分区域Op-SE表现最优,EE最差,尤其在中国东部Op-SE优势明显,均通过了α=0.1的显着性检验,其中华东地区最高;(2)对于均方根误差(RMSE)而言,EE效果也相对最差,Op-SE在中国东部要优于SE,而在四川盆地等少数地区则比SE差;(3)综合ACC和RMSE评估,Op-SE在东北地区、华北地区、华东地区、西南地区和西北地区表现最优,而在四川盆地和甘肃南部等地区较SE没有明显改进.Op-SE给集合预报提供了新的成员择优方法,得到模式在集合预报中的区域最优权重,在一定程度上可以进一步改善区域气候预报的效果.(本文来源于《中国科学技术大学学报》期刊2018年03期）
陈为本,付中华,吴令[6]（2017）在《RH温度预报模型建模方法研究》一文中研究指出RH温度主要受钢包、真空槽状态、铝氧反应、脱氧脱碳反应、合金化等因素影响。可以应用分段函数法、人工智能法、多元回归法、热传输机理、神经网络等方法进行温度预报模型建模,提高温度命中率指标,改善RH生产操作水平,提高温度控制稳定性,降低生产成本,指导RH工序生产。(本文来源于《工业加热》期刊2017年06期）
许柏宁,姜金荣,郝卉群,林鹏飞,何丹丹[7]（2017）在《一种基于区域海表面温度异常预测的ENSO预报深度学习模型》一文中研究指出本文通过实验,从设计的四种深度学习网络模型中挑选出一种可以用来预测区域海平面温度异常(SSTA)的模型——序列到序列(Seq2Seq)模型,并确定了适合于此模型的一组最优的超参数(编码器使用正序输入、不使用L2正则化和使用Adam优化器)和输入变量个数。与传统的动力学ENSO预报模型相比,该模型在中长期(提前7个月以上)预测上的均方根误差(RMSE)表现要更好。在实际的SSTA(Ni?o3.4指数)预测实验中,该模型可以较好地预测出SSTA变化趋势,但在峰值处表现较差。与其他动力学和统计模型相比,该模型有较好的预测结果。因此,考虑其在中长期优于动力学模型的表现以及整体较好的预测结果,该模型可以作为一种ENSO预报以及区域SSTA预测的深度学习模型。(本文来源于《科研信息化技术与应用》期刊2017年06期）
董颜,尤焕玲,郭文利,闵晶晶[8]（2017）在《基于BJ-RUC模式预报产品的北京冬半年道面温度预报模型》一文中研究指出选用2012年11月1日至2013年3月30日3 km分辨率BJ-RUC模式输出的气象要素与5个道面站数据(A1027,A1325,A1412,A1414,A1512)温度进行统计分析,按不同起报时次(08、14和05时)分别建立叁类逐步回归统计模型预报未来24 h逐时道面温度,选出最优模型预报2013年11月至2014年3月道面温度。结果表明:道面温度与RUC输出的2 m温度、短波辐射显着相关,与长波辐射、湿度次相关;有显着气象因子参与的回归模型预报的道面温度好于仅加入前一天对应时刻道面温度的回归模型,预报准确度可提高25%以上,误差减少1℃以上;滚动筛选不同起报时次预报时段可将模型预报误差控制在±3℃以内,且预报早高峰温度好于晚高峰,白天好于夜间,晴天好于其他天气类型。(本文来源于《气象》期刊2017年10期）
王佳,郭春燕[9]（2017）在《G6高速内蒙段冬季公路路面温度变化特征以及预报模型》一文中研究指出利用2014年11月到2015年5月G6高速内蒙古段沿线的交通气象监测站和所在气象站的观测资料,统计分析了路面温度的变化特征以及路面温度与气象因子的相关关系,利用小波神经网络建立了冬季路面温度预报模型,并进行检验。结果表明,路面温度与气温、相对湿度显着相关。基于小波神经网络建立的预报模型检验精度78.3%到91%,可以为路面温度预报提供参考。(本文来源于《第34届中国气象学会年会 S11 创新驱动智慧气象服务——第七届气象服务发展论坛论文集》期刊2017-09-27）
刘燕燕,向顺华,秦建超[10]（2017）在《热轧高强钢温度预报模型与最佳炉温设定策略》一文中研究指出热轧高强钢回火炉的设计温度范围很大(150~750℃),因此预测钢板在炉内的温度变化对热处理过程非常重要。开发了大型回火炉内的钢板温度预报模型,能够预报不同厚度钢板回火时的温度变化。预报精度与实测值相比在5 K以内,完全满足现场要求。阐述和分析了不同的炉温设置策略,探索其对应的节能效果,找出钢板的优化升温曲线及最佳炉温设定策略,从而实现钢板回火质量达标及炉子能耗最小。(本文来源于《宝钢技术》期刊2017年03期）
温度预报模型论文开题报告
（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：
1资料概况与研究方法电网站点的现场资料来自四川电网微气象站的观测资料,时间为2014年1月1日至2016年12月31日,输出间隔为10分钟。每个站点的观测资料包括时间、10分钟平均风速、10分钟平均风向、最大风速、极大风速、标准风速、气温、湿度、气压、降雨量、降水强度、光辐射强度等十二个参数。预报资料选取了叁种数值模式下的2m温度预报资料,叁种模式包括:欧洲中期天气预
（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。
温度预报模型论文参考文献
[1].闫昕旸,王小勇,达选芳,赵福年,牛喜梅.甘肃高速公路山区段路面温度特征及其预报模型[J].干旱气象.2018
[2].蔡宏珂,薛雅心,衡志炜.电网微气象站温度的预报订正模型研究[C].第35届中国气象学会年会S14大数据、互联网、融媒体时代气象服务的创新与变革——第八届气象服务发展论坛.2018
[3].梁亮,张玉娟,吴森清,张彬,毛剑飞.金华市不同下垫面温度特征分析及其预报模型的建立和检验[J].浙江气象.2018
[4].马艳艳.棒材热连轧温度变化在线预报模型的研究[D].燕山大学.2018
[5].苏琪骅,周任君,柯宗建,刘长征,杜良敏.中国大陆地区温度集合预报的最优权重模型设计及其区域应用[J].中国科学技术大学学报.2018
[6].陈为本,付中华,吴令.RH温度预报模型建模方法研究[J].工业加热.2017
[7].许柏宁,姜金荣,郝卉群,林鹏飞,何丹丹.一种基于区域海表面温度异常预测的ENSO预报深度学习模型[J].科研信息化技术与应用.2017
[8].董颜,尤焕玲,郭文利,闵晶晶.基于BJ-RUC模式预报产品的北京冬半年道面温度预报模型[J].气象.2017
[9].王佳,郭春燕.G6高速内蒙段冬季公路路面温度变化特征以及预报模型[C].第34届中国气象学会年会S11创新驱动智慧气象服务——第七届气象服务发展论坛论文集.2017
[10].刘燕燕,向顺华,秦建超.热轧高强钢温度预报模型与最佳炉温设定策略[J].宝钢技术.2017
论文知识图
