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差分吸收光谱(DDAS)法是一种有效的监测大气污染气体浓度的光学遥感方法,不仅有好的时间分辨率,而且测量灵敏度也很高.但是由于遥测系统处于复杂的大气环境中,各种干扰因素以及恶劣的气候条件,都会对系统产生影响.针对现有实时、在线监测差分吸收光谱系统中存在的不足,作者提出了一种基于改进Elman网络的实时预测模型.利用逐步回归筛选预测因子,不仪降低了预测网络的复杂程度,而且增强了系统的预测实时性.利用带自适应学习率的动态BP算法对改进的Elman网络进行训练,使预测系统能更好地辨识要预测的差分吸收光谱系统,该模型能较准确地对DOAS系统监测污染物数据进行实时跟踪监控,一定程度上弥补了遥测系统的不足. 相似文献
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Effect of Water Vapor Absorption on Measurements of Atmospheric Nitrate Radical by LP-DOAS 总被引:2,自引:0,他引:2
利用长程差分吸收光谱技术进行大气NO3自由基测量时,水汽的强烈吸收叠加在测量光谱中,对NO3的精确反演和探测限带来较大的影响. 通过分析水汽吸收的非线性效应,建立了一种去除水汽影响的有效方法. 通过测量日间大气吸收谱,并考虑日间水汽与夜晚水汽变化量,一同参与数据拟合,结果表明该方法可以有效地去除水汽吸收的影响. 把该方法应用于在珠三角外场实验中,获得了好的效果,探测限达到3.6 ppt。 相似文献
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本文从一个实验出发,就电磁角动量、电磁场角动量流密度张量和机械角动量进行讨论,给出带电体系角动量与场角动量守恒的条件. 相似文献
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