伐达克 该模块用于为变分数据同化创建卷积自动编码器。 用户只需几行代码就可以定义，创建和训练用于数据同化的AE。 它是伴随代码的文件，发表在计算机方法在应用力学与工程系。 介绍 数据同化 (DA) 是一种不确定性量化技术，用于通过将预测数据与状态观察相结合来减少预测误差。 DA 最常用的技术是变分方法和卡尔曼滤波器。 在这项工作中，我们提出了一种使用自动编码器对背景误差协方差矩阵进行建模的方法，以大大降低求解 3D 变分 DA 的计算成本，同时提高数据同化的质量。 数据 本文中使用的数据归伦敦帝国理工学院数据科学研究所所有。 如果您无权访问此数据，请参阅以下有关使用您自己的数据训练模型的部分。 安装 通过导航并安装适用于您的系统的版本来安装vtk 。 导航到基本目录并运行： pip install -e . 从主目录运行pytest以确保正确安装。 测试 从项目主目录运行pytes

X = lorenz4D(tf,F,pert) 一般来说，洛伦兹模型是：（周期性的） dX[j]/dt=(X[j+1]-X[j-2])*X[j-1]-X[j]+F 我们用J=40； %变量数h=0.05； %时间步长，相当于6小时 对于输入：tf 是最终时间，F 是通常选择为 8 的扰动，pert 是扰动（在第 20 个变量中），其数量级为 10^-3。

融雪径流模拟中的遥感积雪覆盖数据同化研究，陈彬，王文，以雅砻江流域雅江站以上集水区为例构建了Wflow_HBV融雪径流模型，并用遗传算法与手工调参相结合的方法对模型敏感参数进行率定，然后

数据融合matlab代码模型数据融合 DALEC模型和模型数据融合代码用于生成“通过并置观测和数据同化获得的典型中国森林参考碳循环数据集”的同化数据。 用fortan编写的DALEC模型（常绿和落叶版本）由Williams Mathew教授（）首次在REFLEX项目主持人中发布。 参考文献：Fox，A，M Williams，AD理查森，D Cameron，JH Gove，T Quaife，D Ricciuto，M Reichstein，E Tomelleri，C Trudinger，MT van Wijk（2009）REFLEX项目：比较该算法的不同算法和实现利用涡度协方差数据反演陆地生态系统模型，《农业和森林气象学》 149，1597–1615年。 MCMC和似然函数的主程序是根据John Zobitz（）的代码进行修改的。该代码要求使用Matlab版本2014a或更高版本。 参考文献：Zobitz JM，Desai AR，Moore DJP，Chadwick MA。使用马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）与生态模型进行数据同化的入门。 Oecologia，2011，167（3）：599-

数据同化是一种最初来源于数值天气预报，为数值天气预报提供初始场的数据处理技术。已广泛应用于大气海洋领域。 由于数据同化可以应用于地球系统科学研究的多个领域，因此不同领域专家对数据同化的内涵与外延有各自的表述。综合起来可以概括定义数据同化包括4个基本要素：模拟自然界真实过程的动力模型；状态量的直接或间接观测数据；不断将新观测的数据融入过程模型计算中、校正模型参数、提高模型模拟精度的数据同化算法；驱动模型运行的基础参量数据。 资料同化的主要任务是将各种不同来源，不同误差信息，不同时空分辨率的观测资料融合进入数值动力模式，依据严格的数学理论，在模式解与实际观测之间找到一个最优解，这个最优解可以继续为

Contents List of symbols . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . xv 1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1 2 Statistical definitions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5 2.1 Probability density function . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5 2.2 Statistical moments . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8 2.2.1 Expected value. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8 2.2.2 Variance . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8 2.2.3 Covariance . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9 2.3 Working with samples from a distribution . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9 2.3.1 Sample mean . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9 2.3.2 Sample variance . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10 2.3.3 Sample covariance . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10 2.4 Statistics of random fields . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10 2.4.1 Sample mean . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10 2.4.2 Sample variance . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10 2.4.3 Sample covariance . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11 2.4.4 Correlation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11 2.5 Bias . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11 2.6 Central limit theorem . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12 3 Analysis scheme . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13 3.1 Sc

卡尔曼滤波原理及应用 MATLAB仿真的书及附带程序

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