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广州塔高空风场特性与风压预测

摘要第1-6页
Abstract第6-11页
插图索引第11-13页
附表索引第13-14页
第1章 绪论第14-19页
   ·选题的背景和研究意义第14页
   ·国内外的研究现况第14-17页
     ·风场特性研究第14-16页
     ·风压研究状况第16-17页
   ·存在的问题第17页
   ·本文研究的主要内容第17-19页
第2章 台风风场特性研究第19-39页
   ·引言第19页
   ·台风数据的背景资料第19-22页
     ·测点位置介绍第19-20页
     ·风速仪介绍第20页
     ·台风―洛坦‖介绍第20-21页
     ·台风―海马‖介绍第21-22页
   ·风速模型第22-29页
     ·平稳风速模型第22-25页
     ·非平稳风速模型第25-29页
   ·两种风速模型结果比较第29-38页
     ·平均风速第29-30页
     ·紊流强度第30-32页
     ·阵风系数第32-34页
     ·湍流积分尺度第34-35页
     ·概率密度函数第35-37页
     ·风速谱第37-38页
   ·本章小结第38-39页
第3章 实测风压相关性分析第39-52页
   ·实测现场、时间、仪器介绍第39-42页
     ·测点布置第39-40页
     ·测量设备第40-41页
     ·测量时间第41-42页
   ·实测的风压与风速第42-44页
     ·实测风压第42-44页
     ·实测风速第44页
   ·测点风压功率谱第44-46页
   ·时域下脉动风压空间相关性系数第46-47页
   ·频域下脉动风压的相干性第47-51页
   ·本章小结第51-52页
第4章 基于时间序列的风压预测第52-66页
   ·时间序列模型的参数模型第52-54页
     ·自回归滑动平均(ARMA)模型第52-53页
     ·自回归求和滑动平均(ARIMA)模型第53-54页
   ·时间序列建模第54-59页
     ·时间序列的预处理和平稳性检验第54-56页
     ·时间序列模型识别第56-57页
     ·时间序列模型定阶第57页
     ·模型参数估计第57-58页
     ·时间序列的超前预测第58-59页
   ·基于小波分解的时间序列风压预测第59-62页
     ·小波概述第59页
     ·多分辨分析第59页
     ·Mallat 分解与重构算法第59-60页
     ·小波分析-时间序列分析的步骤第60-62页
   ·两种方法预测结果比较第62-65页
   ·本章小结第65-66页
第5章 基于本征正交分解的风压预测第66-75页
   ·基本理论第66-69页
     ·POD 基本原理第66-67页
     ·风压场的分解与重建第67-68页
     ·风压的预测第68页
     ·风压场重建与预测效果判定第68-69页
   ·利用 POD 对风压场重建第69-72页
     ·POD 分解的能量分析第69页
     ·重建结果分析第69-72页
   ·利用 POD 对风压进行预测第72-74页
   ·本章小结第74-75页
总结与展望第75-77页
参考文献第77-83页
致谢第83页

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