一种非恒定的条件非线性最优参数扰动计算方法技术

本发明专利技术公开了一种非恒定的条件非线性最优参数扰动计算方法，包括如下步骤：假设一个预报系统表达为：X(t)＝M(p)(X0)；假设一个随时间、空间变化的参数扰动记作p’；添加参数扰动之后上式变成：X’(t)＝M(p+p’)(X0)；利用上述两个算式构造一个能够衡量参数扰动对预报误差影响大小的目标函数J；按照梯度定义估算目标函数J关于p’的各时刻、空间上的分量的梯度；再利用优化算法，计算出能使目标函数J最大的参数扰动p’*。本发明专利技术可以计算出随时间和空间变化的最优参数扰动，可以用于分析不同时段、不同区域的参数扰动对预报系统的影响。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及参数扰动计算领域，具体涉及一种非恒定的条件非线性最优参数扰动计算方法。
技术介绍
在预报领域中(如天气预报、海况预报)，由于存在初始误差和参数误差，所以会导致预报结果出现误差。要提高预报结果的准确性就有必要研究初始误差和参数误差，在各种类型的初始误差和参数误差中，最典型的就是能导致预报误差最大的一类，也就是最优的初始扰动和参数扰动。要找到这样的最优扰动，就需要一定的计算方法。目前已公开的类似的方法是条件非线性最优扰动方法(ConditionalNonlinearOptimalPerturbation,简称CNOP)，该方法有两方面内容：一是用于计算最优初始扰动(ConditionalNonlinearOptimalPerturbation-Initial,简称CNOP-I)；另一个则是用于计算最优参数扰动(ConditionalNonlinearOptimalPerturbation-Parameter,简称CNOP-P),但是其将参数扰动视作恒定进行优化计本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种非恒定的条件非线性最优参数扰动计算方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、假设一个预报系统表达为：X(t)＝M(p)(X0)  (1)式中，X为预报变量，X＝(x1,x2,…,xn),n表示变量个数，X0为初始状态，X(t)为预报结果，p＝(p1,p2.....pm)为系统中的参数(共m个)，M(p)为参数为p时的非线性传播算子；pi(i＝1,2,....,m)也可以记作pi(j,k)，j表示不同的空间位置，k表示不同的时间点；pi(j,k)可以是一个常数，也可以随时间、空间变化；S2、假设一个随时间、空间变化的参数扰动记作p’，p’＝(p1’,p2’,.....,pm’)，pi’(i＝1,...

【技术特征摘要】
1.一种非恒定的条件非线性最优参数扰动计算方法，其特征在于，包括
如下步骤：
S1、假设一个预报系统表达为：
X(t)＝M(p)(X0)(1)
式中，X为预报变量，X＝(x1,x2,…,xn),n表示变量个数，X0为初始状态，
X(t)为预报结果，p＝(p1,p2.....pm)为系统中的参数(共m个)，M(p)为
参数为p时的非线性传播算子；pi(i＝1,2,....,m)也可以记作pi(j,k)，j表示不
同的空间位置，k表示不同的时间点；pi(j,k)可以是一个常数，也可以随时
间、空间变化；
S2、假设一个随时间、空间变化的参数扰动记作p’，p’
＝(p1’,p2’,.....,pm’)，pi’(i＝1,2,....,m)是随时间和空间变化的量，那么
pi’可以记作pi’(j,k)，j表示空间位置，k表示时间点；
S3、添加参数扰动之后(1)变成：
X’(t)＝M(p+p’)(X0)(2)
S4、利用(1)和(2)构造一个能够衡量参数扰动对预报误差影响大小的
目标函数J，那么J就是p’的函数，即:
J＝J(p’)(3)
S5、根据梯度定义，估算目标函数J对pi’(j,k)各分量的梯度函数G；
S6、设置参数扰动约束条件；
S7、在优化算法中输入多组不同的参数扰动初猜值，扰动约束条件，目标
函数，目标函数对扰动的梯度函数，结果输出条件，即可计算出能使目标函数
最大的参数扰动p’*,p’*即是最优参数扰动。
2.根据权利要求1所述的一种非恒定的条件非线性最优参数扰动...

【专利技术属性】
技术研发人员：徐强强，
申请(专利权)人：徐强强，
类型：发明
国别省市：上海;31