一种基于集合卡尔曼滤波的潮汐数值模型水深估计方法

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摘要

本发明公开了一种基于集合卡尔曼滤波的潮汐数值模型水深估计方法：(1)海洋数值模式水深参数的确定；(2)生成集合，进行数值模拟：通过在各个水深增量参数上叠加无偏的高斯随机数生成水深增量参数集合，从而生成水深参数集合，将水深参数集合代入海洋数值模式中进行自由积分直到海洋数值模式稳定；(3)采用强化的参数校正数据同化方法进行同化；(4)同化结束后，使海洋数值模式以同化后的参数自由积分至稳定，以获取优化后的海洋数值模式状态变量；(5)将海洋数值模式状态变量进行调和分析，得到优化后的潮汐调和常数分析结果，用于潮汐预报。本发明通过EAKF将观测数据同化到潮汐数值模型中，对水深参数进行最优估计，提高潮汐模拟精度。

基本信息

专利标题：

一种基于集合卡尔曼滤波的潮汐数值模型水深估计方法

专利标题（英）：

暂无

公开（公告）号：

CN113486540A

申请号：

CN202110959820.3

公开（公告）日：

2021-10-08

申请日：

2021-08-20

授权号：

CN113486540B

授权日：

2022-04-22

发明人：

武浩文韩桂军李威武晓博曹力戈

申请人：

天津大学

申请人地址：

天津市南开区卫津路92号

代理机构：

天津市北洋有限责任专利代理事务所

代理人：

王蒙蒙

优先权：

CN202110959820.3

主分类号：

G06F30/20

IPC分类号：

G06F30/20 G06F111/06 G06F111/10 G06F113/08

IPC结构图谱

G部——物理

G06

计算；推算或计数

G06F

电数字数据处理

G06F30/20

设计优化、验证或模拟

法律状态

2022-04-22 ：

授权

2021-10-26 ：

实质审查的生效

IPC(主分类) : G06F 30/20
申请日 : 20210820

2021-10-08 ：

公开

注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。

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