8、基于两阶段代理模型的参数校准框架研究

两阶段代理模型参数校准研究

基于两阶段代理模型的参数校准框架研究

1. 研究区域与数据收集

研究聚焦于兰溪流域(LJR)和湘江流域(XJR)。在气候方面,这两个流域位于西太平洋地区,降雨集中在4月至9月,年平均气温约17°C,年平均降水量约1500毫米。
- 数据收集
- 气象数据 :从分布在两个流域的41个国家气象观测站收集了包括日降水量、日平均气温、风速、相对湿度和大气压力等在内的气象数据。
- 径流数据 :使用了每个流域内两个测站的日径流序列,即LJR流域的衢州站(QZ)和兰溪站(LX),XJR流域的湘潭站(XT)和衡阳站(HY),用于模型的校准和验证。
- 其他数据 :数字高程模型数据(分辨率90米)从美国国家航空航天局航天飞机雷达地形任务下载;土壤数据集采用分辨率为1公里的协调世界土壤数据库版本1.1(HWSD v1.1);土地覆盖数据集采用分辨率为1公里的WESTDC土地覆盖数据集版本2.0。

流域 测站 缩写 校准期 验证期
兰溪流域(LJR) 兰溪 LX 1994 - 2003 2004 - 2006
内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,涵盖正向与逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划与B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性与平滑性。文中还涉及多种先进算法与仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模与求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法与系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学与动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划与轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合与智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模与神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节与仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化与估计方法拓展研究思路。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值