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数据同化系统观测误差研究

摘要第8-9页
abstract第9-10页
第1章 绪论第11-16页
    1.1 研究背景及意义第11-12页
    1.2 国内外的研究进展第12-14页
    1.3 本文主要研究内容及结构安排第14-16页
第2章 数据同化算法的理论基础第16-22页
    2.1 数据同化算法发展与不足第16-17页
    2.2 集合转换卡尔曼滤波第17-19页
    2.3 局地化集合转换卡尔曼滤波第19-20页
    2.4 协方差局地化第20-21页
    2.5 本章小结第21-22页
第3章 耦合模糊控制算法的研究第22-31页
    3.1 模糊控制算法第22-26页
        3.1.1 模糊控制理论提出及特点第22-23页
        3.1.2 模糊控制理论应用第23-24页
        3.1.3 模糊控制过程第24页
        3.1.4 模糊条件与控制原则第24-25页
        3.1.5 定义模变量的模糊子集第25页
        3.1.6 知识库第25-26页
    3.2 耦合模糊控制算法第26-30页
        3.2.1 观测位置模糊控制原理介绍第26-27页
        3.2.2 算法描述第27-30页
    3.3 本章小结第30-31页
第4章 模糊控制数据同化算法的对比研究第31-38页
    4.1 高维混沌系统Lorenz-96 系统第31页
    4.2 评价标准第31-32页
    4.3 数值实验第32-37页
        4.3.1 集合数变化第32-33页
        4.3.2 观测数变化第33-34页
        4.3.3 模型步长变化第34页
        4.3.4 协方差放大因子变化第34-35页
        4.3.5 强迫参数变化第35页
        4.3.6 LETKF等效局地化系数和FETKF观测权重空间分布对比第35-36页
        4.3.7 CL方法与模糊控制方法的增益矩阵对比第36-37页
        4.3.8 同化时间第37页
    4.4 本章小结第37-38页
第5章 总结与展望第38-40页
    5.1 本文总结第38-39页
    5.2 本文展望第39-40页
参考文献第40-45页
攻读学位期间的研究成果第45-46页
致谢第46页

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