基于傅立叶级数和ARMA模型的日照温度时程模拟方法技术

本发明专利技术公开了一种基于傅立叶级数和ARMA模型的日照温度时程模拟方法，包括如下步骤：步骤10）采集日照温度样本：将温度传感器配接到温度采集系统中，然后利用温度传感器对测点的日照温度进行采集，形成日照温度样本；步骤20）确定日照温度样本的日变化特征曲线：利用日照温度样本的日变化特征规律，采用3阶傅里叶级数对其进行表达；步骤30）确定日照温度样本的年变化特征曲线：采用ARMA(p,q)模型对日照温度样本的典型年变化曲线进行拟合；步骤40）在此基础上进行日照温度样本的时程模拟。该模拟方法可有效解决日照温度采集数据严重不足的难题，为日照温度在各学科领域中的研究提供重要支持。

【技术实现步骤摘要】
【专利摘要】本专利技术公开了一种基于傅立叶级数和ARMA模型的日照温度时程模拟方法，包括如下步骤：步骤10）采集日照温度样本：将温度传感器配接到温度采集系统中，然后利用温度传感器对测点的日照温度进行采集，形成日照温度样本；步骤20）确定日照温度样本的日变化特征曲线：利用日照温度样本的日变化特征规律，采用3阶傅里叶级数对其进行表达；步骤30）确定日照温度样本的年变化特征曲线：采用ARMA(p,q)模型对日照温度样本的典型年变化曲线进行拟合；步骤40）在此基础上进行日照温度样本的时程模拟。该模拟方法可有效解决日照温度采集数据严重不足的难题，为日照温度在各学科领域中的研究提供重要支持。【专利说明】基于傅立叶级数和ARMA模型的日照温度时程模拟方法
本专利技术涉及一种基于傅立叶级数和ARMA模型的日照温度时程模拟方法。
技术介绍
日照温度作为重要气候环境因素之一，在我国农业科学、生物科学、环境科学、建筑科学等重要研究领域中均有所涉及，其中一个重要问题是日照温度采集个数难以满足研究需求量，例如，在对桥梁结构钢箱梁进行温度疲劳效应分析时，需要获得桥梁结构在整个服役期内的日照温度作用全过程，如果仅通过日照温度的样本采集方法是很难做到的。因此，若能解决实际研究中日照温度采集个数严重不足的这一难题，具有十分重要的意义。然而，目前致力于解决这一问题的相关研究方法较少，可分为以下几种:①基于热传导和有限元基本原理的研究，这一研究方法涉及到复杂的热传导理论以及需要建立精细有限元分析模型，其热传导参数、材料物理参数取值及边界条件的设定可能会与真实环境存在偏差，导致日照温度计算结果失真；②基于数值逆变换抽样方法和温度样本调整方法的研究，这一研究方法先根据实测日照温度样本的概率分布模型进行数值抽样，后根据日变化特征和年变化特征对抽样结果进行调整，其存在的问题是一部分抽样结果可能不会满足日变化特征这一要求。因此，为解决实际研究中日照温度采集个数严重不足的这一难题，有必要提出一种新方法。
技术实现思路
专利技术目的:针对现有技术中关于解决实际研究中日照温度采集个数严重不足这一问题存在的缺陷，提供一种基于傅立叶级数和ARMA模型的日照温度时程模拟的新方法。技术方案:为实现上述目的，本专利技术采用的技术方案为:基于傅立叶级数和ARMA模型的日照温度时程模拟方法，包括如下步骤:步骤10)采集日照温度样本将温度传感器配接到温度采集系统中，然后利用温度传感器对测点的日照温度进行采集，温度传感器将获取的日照温度信息传递到温度采集系统中，形成日照温度样本；日照温度样本包含不同时刻对应的温度值，温度值的时间间隔为分钟，温度值的时间长度为N天；步骤20):确定日照温度样本的日变化特征曲线(21)日照温度样本在第η天第i个时刻的温度值采用Ti，n表示，其中i=l, 2，…，1440/ Δ t,n=l, 2，…，N,计算日照温度样本的所有天数在第i个时刻的温度均值%..【权利要求】1.基于傅立叶级数和ARMA模型的日照温度时程模拟方法，其特征在于:包括如下步骤: 步骤10)采集日照温度样本 将温度传感器配接到温度采集系统中，然后利用温度传感器对测点的日照温度进行采集，温度传感器将获取的日照温度信息传递到温度采集系统中，形成日照温度样本；日照温度样本包含不同时刻对应的温度值，温度值的时间间隔为At分钟，温度值的时间长度为N天; 步骤20):确定日照温度样本的日变化特征曲线 (21)日照温度样本在第η天第i个时刻的温度值采用?\，η表示，其中i=l，2，-,1440/At, n=l, 2，…，N，计算日照温度样本的所有天数在第i个时刻的温度均值ij: 【文档编号】G06F19/00GK103530521SQ201310500042【公开日】2014年1月22日 申请日期:2013年10月22日 优先权日:2013年10月22日 【专利技术者】王高新, 丁幼亮, 宋永生 申请人:东南大学本文档来自技高网...

【技术保护点】
基于傅立叶级数和ARMA模型的日照温度时程模拟方法，其特征在于：包括如下步骤：步骤10）采集日照温度样本将温度传感器配接到温度采集系统中，然后利用温度传感器对测点的日照温度进行采集，温度传感器将获取的日照温度信息传递到温度采集系统中，形成日照温度样本；日照温度样本包含不同时刻对应的温度值，温度值的时间间隔为Δt分钟，温度值的时间长度为N天；步骤20）：确定日照温度样本的日变化特征曲线（21）日照温度样本在第n天第i个时刻的温度值采用Ti,n表示，其中i=1,2,…,1440/Δt，n=1,2,…,N，计算日照温度样本的所有天数在第i个时刻的温度均值T‾i=(Σn=1NTi,n)/N---(1)（22）利用3阶傅立叶级数对温度均值的时程变化进行描述：T‾i=a0+Σj=13[ajcos(ωij)+bjsin(ωij)]---(2)式中，a0、aj、bj和ω均为待估参数，j=1,2,3，将式（1）计算得到的温度均值Ti代入式（2）并利用最小二乘法，最终确定待估参数的值，并得到日照温度样本的日变化特征曲线；步骤30）：确定日照温度样本的年变化特征曲线（31）利用式（3?1）计算日变化温度均值并进一步利用式（3?2）对温度样本Ti,n进行零均值化调整，得到M‾n=Σi=11440/ΔtTi,n---(3-1)Ti,n*=Ti,n-M‾n---(3-2)（32）选取所有天数在第1个时刻的温度时程序列作为典型年变化曲线，并 对其进行零均值化调整后得到T‾1,n=T1,n*-T‾1---(4)（33）对进行0.05显著性水平下的单位根检验，若接受存在单位根的原假设，则对进行m阶差分处理得到差分序列Dm：Dm=(1-B)mT‾1,n---(5)式中，B为滞后算子，m为使得差分序列Dm拒绝存在单位根原假设的最小值；若拒绝存在单位根的原假设，则对式（5）中m的取值为0，即（34）计算Dm的自相关函数和偏相关函数其中k为滞后期，k∈N+：若和均表现出拖尾性质，认为Dm服从混合ARMA(p,q)模型：(1-Σg=1pφgBg)Dm(t)=(1-Σh=1qθhBh)ϵ(t)---(6)式中，p、q为模型阶数，φg为自回归系数、θh为滑动平均系数，g=1,2,…,p，h=1,2,…,q，Dm(t)为差分序列Dm中的第t个值、ε(t)为白噪声序列中的第t个值；若表现出拖尾性质，而表现出截尾性质，则取q=0，式（6）退化为纯自回归模型，认为Dm服从AR(p)模型；若表现出截尾性质，而表现出拖尾性质，则取p=0，式（6）退化为纯滑动平均模型，认为Dm服从MA(q)模型；（35）根据AIC定阶准则确定p、q值，并利用预测误差法确定φg、θh值，代入式（6）确定ARMA(p,q)模型；（36）利用ARMA(p,q)模型对残差序列Dm进行模拟得到对进行m阶差分逆运算得到与相对应的模拟序列并进一步利用下式得到与相对应的模拟序列绘制得到日照温度样本的年变化特征曲线：T~1,n*=T‾~1,n+T‾1---(7)步骤40）：进行日照温度样本的时程模拟日照温度样本在第n天第i个时刻的温度模拟值采用表示，通过下式求得T~i,n=T~1,n*·T‾i/T‾1+M‾n---(8)即为日照温度样本的模拟时程。FDA0000399481940000017.jpg,FDA0000399481940000018.jpg,FDA0000399481940000019.jpg,FDA00003994819400000110.jpg,FDA0000399481940000015.jpg,FDA0000399481940000016.jpg,FDA0000399481940000021.jpg,FDA0000399481940000023.jpg,FDA0000399481940000024.jpg,FDA0000399481940000025.jpg,FDA0000399481940000027.jpg,FDA0000399481940000028.jpg,FDA0000399481940000029.jpg,FDA00003994819400000210.jpg,FDA00003994819400000211.jpg,FDA00003994819400000212.jpg,FDA00003994819400000214.jpg,FDA00003994...

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：王高新，丁幼亮，宋永生，
申请(专利权)人：东南大学，
类型：发明
国别省市：