[发明专利]一种提高二甲基硫产量校准精度的方法有效
| 申请号: | 201410340081.X | 申请日: | 2014-07-17 |
| 公开(公告)号: | CN104123450B | 公开(公告)日: | 2017-03-15 |
| 发明(设计)人: | 赵敏;瞿波;张义清 | 申请(专利权)人: | 南通大学 |
| 主分类号: | G06F19/00 | 分类号: | G06F19/00 |
| 代理公司: | 南京正联知识产权代理有限公司32243 | 代理人: | 顾伯兴 |
| 地址: | 226000 *** | 国省代码: | 江苏;32 |
| 权利要求书: | 查看更多 | 说明书: | 查看更多 |
| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 一种 提高 甲基 产量 校准 精度 方法 | ||
1.一种提高二甲基硫产量校准精度的方法,二甲基硫微分模型由以下五个方程构成:
(1)
(2)
(3)
(4)
(5)其中,方程(1)-(3)又称为PZN模型,方程(4)-(5)又称为硫模型,P代表浮游植物, Z代表浮游动物,N代表氮,DMSP代表二甲巯基丙酸、DMS代表二甲基硫,()为二甲基硫模型中比较敏感且重要的参数,记下限为,上限为,是一个与海表温度相关的量,是一个与风速相关的量,为一常系数,的含义见下表1:
表1 二甲基硫 模型中参数
其特征在于:具体步骤如下:
A、根据参数()的下限和上限,PZN微分模型,以及P的实际观测值,对敏感参数()进行校准:敏感参数()每年的数据都不一样,也比较难求,但根据以往实验测试数据及理论研究可以确定参数的一个合理的有效范围即下限和上限,预先随机生成360个介于上、下限间的敏感参数向量,根据PZN微分模型,计算出P的模型值,并选择适应度函数为,其中为P的实际观测值;计算360个对应的360个适应度函数值,保留其适应度最小值对应的敏感参数向量作为当前最佳敏感参数向量;随机地将360个敏感参数向量分为180组,每组2个敏感参数向量,将参数值()二进制化为(),生成一个随机数R,并以60%的可能性交换组内的的后R位,再按10%可能性,随机改变某一位的数值;将二进制数据变换为十进制化数据,生成新的参数值,这样就由原来的第一批的360个敏感参数向量生成第二批的360个敏感参数向量;再结合PZN微分模型,计算出P的模型值、其对应的360个适应度函数值及360个适应度函数值中的最小值,将最小值与第一批的最小值做比较,保留较小值对应的()作为当前最佳敏感参数向量;如此,当做到第25批时,即可完成敏感参数()的校准;
B、对根据参数()的下限和上限,二甲基硫微分模型以及P的实际观测值,二甲基硫的实际观测值对敏感参数()进行校准:根据以往实验测试数据及理论研究可以确定参数()的下限和上限,预先随机生成360个介于上、下限间的敏感参数向量,根据二甲基硫微分模型,计算出二甲基硫的模型值,此时,二甲基硫微分模型中()为A中校准后的参数值,为了提高二甲基硫产量校准的精度,选择适应度函数为,其中为二甲基硫的实际观测值,a、b为设定的权重,P的实际观测值的全球卫星数据获取相对容易且连续,而全球二甲基硫实际数据获取较为困难且零散,缺乏连续性,因而,权重值a应大于权重值b;计算360个敏感参数向量对应的360个适应度函数值,保留其适应度最小值对应的敏感参数向量作为当前最佳敏感参数向量;随机地将360个敏感参数向量分为180组,每组2个敏感参数向量,将参数值()二进制化为(),生成一个随机数,并以60%的可能性交换组内的的后位,再按再按10%可能性,随机改变某一位的数值;将二进制数据变换为十进制化数据,生成新的参数值,这样就由原来的第一批的360个敏感参数向量生成第二批的360个敏感参数向量;再结合二甲基硫微分模型,计算出二甲基硫的模型值、其对应的360个适应度函数值及360个适应度函数值中的最小值,将最小值与第一批的最小值做比较,保留较小值对应的()作为当前最佳敏感参数向量;如此,当做到第25批时,即完成敏感参数()的校准;
C、一旦参数()确定后,由二甲基硫微分模型即可计算出二甲基硫产量,再通过做图画出二甲基硫模型值与二甲基硫实际观测值的曲线图即可直观的比较二甲基硫产量校准精度是否有显著的提高,亦可通过计算,从数值上验证二甲基硫模型中二甲基硫产量校准精度是否得到提高。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于南通大学,未经南通大学许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服】
本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/201410340081.X/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。
- 上一篇:一种线性隧道旋转轨道
- 下一篇:小型农产品分选系统
- 同类专利
- 专利分类
G06F 电数字数据处理
G06F19-00 专门适用于特定应用的数字计算或数据处理的设备或方法
G06F19-10 .生物信息学,即计算分子生物学中的遗传或蛋白质相关的数据处理方法或系统
G06F19-12 ..用于系统生物学的建模或仿真,例如:概率模型或动态模型,遗传基因管理网络,蛋白质交互作用网络或新陈代谢作用网络
G06F19-14 ..用于发展或进化的,例如:进化的保存区域决定或进化树结构
G06F19-16 ..用于分子结构的,例如:结构排序,结构或功能关系,蛋白质折叠,结构域拓扑,用结构数据的药靶,涉及二维或三维结构的
G06F19-18 ..用于功能性基因组学或蛋白质组学的,例如:基因型–表型关联,不均衡连接,种群遗传学,结合位置鉴定,变异发生,基因型或染色体组的注释,蛋白质相互作用或蛋白质核酸的相互作用





