您的位置: 专家智库 > >

朱靳

作品数:5 被引量:22H指数:3
供职机构:南京工业大学自动化与电气工程学院更多>>
发文基金:江苏省博士后科研资助计划项目江苏省科技支撑计划项目更多>>
相关领域:机械工程理学电气工程动力工程及工程热物理更多>>

文献类型

  • 4篇期刊文章
  • 1篇学位论文

领域

  • 2篇机械工程
  • 2篇理学
  • 1篇动力工程及工...
  • 1篇电气工程
  • 1篇环境科学与工...

主题

  • 3篇差分吸收光谱
  • 2篇光谱
  • 2篇光谱技术
  • 2篇反演
  • 2篇风速
  • 2篇风速预测
  • 2篇NH
  • 2篇差分吸收光谱...
  • 1篇遗传算法
  • 1篇神经网
  • 1篇神经网络
  • 1篇数据采集
  • 1篇数据采集与处...
  • 1篇数据采集与处...
  • 1篇数据处理
  • 1篇浓度反演
  • 1篇最小二乘
  • 1篇最小二乘法
  • 1篇温度补偿
  • 1篇小波

机构

  • 5篇南京工业大学

作者

  • 5篇朱靳
  • 4篇陈玲
  • 4篇孙冬梅

传媒

  • 2篇计算机与应用...
  • 1篇光学学报
  • 1篇化工自动化及...

年份

  • 3篇2013
  • 2篇2012
5 条 记 录,以下是 1-5
排序方式:
基于差分吸收光谱技术的NH_3浓度反演算法研究被引量:8
2013年
将差分吸收光谱法(DOAS)应用于NH3浓度反演。在传统的DOAS算法基础上,研究遗传算法、小波变换和卡尔曼滤波三种算法对低浓度NH3反演精度的影响。研究结果表明,对于信噪比较低的NH3吸收光谱信号,三种算法都具有良好的去噪能力。在NH3浓度低于7.6mg/m3的情况下,三种算法的反演精度相对于传统的DOAS算法明显提高。其中传统的多项式滤波法结合卡尔曼滤波法差分吸光度残差标准差为0.1341%,峰峰值为0.6132%,反演精度最高,误差在±0.3%以内。
朱靳孙冬梅陈玲
关键词:差分吸收光谱小波变换卡尔曼滤波
基于DOAS技术烟气多组分反演方法及系统研究
随着国内经济的高速腾飞,工业快速发展,各种环境污染问题也接踵而来,火电厂、燃煤锅炉等排放的污染物,尤其是气体污染物对环境的破坏与日俱增。因此,对大气污染物的监测和控制显得愈发重要。本文针对其主要污染物SO2、NO、NO2...
朱靳
关键词:差分吸收光谱法遗传算法卡尔曼滤波法
基于差分吸收光谱技术NH_3浓度在线反演方法研究被引量:1
2012年
差分吸收光谱法(DOAS)原理简单、检测精度高、响应速度快、可应用于非接触和连续在线监测。本文利用差分吸收光谱法对NH_3浓度进行在线反演。不同于传统的DOAS中选取部分波长点光谱数据反演气体浓度,本文充分利用反演波段内所有实验数据,联立超定方程组,并用最小二乘法求解。为了消除温度对反演结果的影响,利用20℃与其他温度下NH_3分子数密度比的比值和对应温度的关系拟合出温度补偿函数对反演结果进行温度补偿。实验结果表明该方法反演NH_3浓度时具有较高的反演精度。
朱靳孙冬梅陈玲
关键词:差分吸收光谱温度补偿反演最小二乘法
基于ARIMA模型误差修正的小波神经网络风速短期预测被引量:7
2013年
风电场风速短期预测对于风力发电具有重要意义。本文首先根据国家标准《风电场风能资源评估方法》推荐的方法对风速数据进行预处理,修正不合理的数据以及插补丢失的数据:接着运用小波神经网络对预处理之后的数据进行预测,并对预测之后的残差形成的随机序列建立ARIMA误差预测模型,最后用预测的误差来修正风速预测结果。将以上方法用于某小型风电场实测数据,并将运算结果与小波神经网络的预测进行比较,MAPE降低了46.97%,结果表明基于ARIMA模型误差修正的小波神经网络明显改善了风速预测的精度,可有效应用于短期风速预测。
孙冬梅陈玲朱靳
关键词:小波神经网络风速预测ARIMA模型
基于LabVIEW的风电场数据采集与处理系统被引量:6
2012年
以PC机和PCI-6221数据采集卡为硬件,以LabVIEW2010为软件开发平台,设计风电场数据采集与处理系统。实验表明:该系统能实时采集数据并对数据进行处理并生成报告,在风电资源的评估和风速预测中取得良好效果。
陈玲孙冬梅朱靳
关键词:数据采集数据处理风速预测LABVIEW风电场
共1页<1>
聚类工具0