风速专题
风速预测 | 基于MATLAB的无迹卡尔曼滤波算法UKF、SVR-UKF、ANN-Kalman等时间序列风速预测模型
基本描述 基于MATLAB的无迹卡尔曼滤波算法UKF、SVR-UKF、ANN-Kalman等时间序列风速预测模型 模型步骤 时间序列风速预测模型基于MATLAB的无迹卡尔曼滤波算法（Unscented Kalman Filter, UKF）、SVR-UKF（Support Vector Regression - Unscented Kalman Filter）和ANN-Kalman（Arti
风电Weibull+随机出力！利用ARMA模型随机生成风速+风速Weibull分布程序代码！
前言 随着能源问题日益突出，风力发电等以可再生能源为基础的发电技术越来越受到关注。建立能够正确反映实际风速特性的风速模型是研究风力发电系统控制策略以及并网运行特性的重要基础叫。由于风速的随机性和波动性，系统中的机械设备和电气设备以及电网均会受到扰动，这种扰动对于系统设备的寿命、运行性能以及电网的稳定性都将产生一定的影响。因而，在研究风电场接入电网的功率波动与电能质量等动态特性时，需要建立与之相适
python ERA5 画水汽通量散度图地图：风速风向矢量图、叠加等高线、色彩分级、添加shp文件、添加位置点及备注
动机 有个同事吧，写论文，让我帮忙出个图，就写了个代码，然后我的博客好久没更新了，就顺便贴上来了！ 很多人感兴趣风速的箭头怎样画，可能这种图使用 NCL 非常容易，很多没用过代码的小朋友，就有点犯怵，怕 python 画起来很困难。但是不然，看完我的代码，就会发现很简单，并且也可以批量，同时还能自定义国界等shp文件，这对于发sci等国际论文很重要，因为有时候内置的国界是有问题的。 数据 本
风速Weibull分布和光伏Beta分布的参数拟合方法(含matlab算例)
在风光场景生成、随机优化调度等研究中，常常假设风速服从Weibull分布，太阳辐照度服从Beta分布。那我们如何得到两个分布的参数呢？文本首先介绍了风速Weibull分布和辐照度Beta分布的基本概率模型及其性性质，之后以MATLAB代码为例阐述了如何根据历史观测数据对两种分布的参数进行估计。 Weibull分布 风机出力的不确定性主要来源于风速固有的间歇性、随机性和波动性，学术界及工业均普遍
【MATLAB源码-第24期】基于matlab的水声通信中海洋噪声的建模仿真，对比不同风速的影响。
操作环境： MATLAB 2022a 1、算法描述 水声通信： 水声通信是一种利用水中传播声波的方式进行信息传递的技术。它在水下环境中被广泛应用，特别是在海洋科学研究、海洋资源勘探、水下军事通信等领域。 1. **传输媒介**：水声通信利用水作为传输介质，声波通过水中的震动来传递信息。声波在水中传播速度较高，但相对传统的电磁波通信，在水下环境中传输距离会受到一定限制。 2. **频率范围**
【ArcGIS微课1000例】0106：ArcGIS制作风向频率(风速)玫瑰图
文章目录 一、效果预览二、加载数据三、创建图表四、图表修饰五、保存图片 一、效果预览 在ArcGIS制作的风向频率玫瑰图最终效果如下所示： 二、加载数据 加载配套实验数据包中0106.rar中的excel数据，然后右键→打开。 三、创建图表 1. 创建图表。右击打开属性表，选择表选项→创建图表。 2. 图表类型选择极坐标，半径字段选择“风向频率”（因
机器学习和深度学习在气象中的应用（台风预报只能订正、风速预报订正、LSTM 方法预测 ENSO）
查看原文>>>Python人工智能在气象中的实践技术应用 目录 专题一、Python 和科学计算基础 专题二、机器学习和深度学习基础理论和实操 2.1 机器学习和深度学习基础理论 2.2 sklearn 和pytorch 库 专题三 、气象领域中的机器学习应用实例 3.1 GFS 数值模式的风速预报订正 3.2 台风预报数据智能订正 3.3 机器学习预测风电场的风功率 专题四、
基于51单片机风速仪风速测量台风预警数码管显示
基于51单片机风速仪风速测量报警数码管显示 1. 主要功能：2. 讲解视频：3. 仿真4. 程序代码5. 设计报告6. 设计资料内容清单&&下载链接资料下载链接： 基于51单片机风速仪风速测量报警数码管显示( proteus仿真+程序+设计报告+讲解视频） 仿真图proteus7.8及以上 程序编译器：keil 4/keil 5 编程语言：C语言 设计编号：S0070
长期气象站资料的均一化订正——以最大风速为例
气候序列中某些时段由于非自然原因造成的系统偏差，非自然原因包括台站迁移、观测规则/仪器改变、卫星更替等。非均一性可扭曲气候变化及其影响的定量评估，也会影响气候变化的归因研究。均一化即检测和校订时间序列中的非均一性。事实上，几乎所有长期气象观测序列都混杂有多种非均一性，难以通过特定物理校订进行全面的均一化（引自大气所严中伟老师的教学ppt）。 PS: 非均一性，即认为两段数据之间的统计特征不一
【数据分享】1929-2023年全球站点的逐月平均风速（Shp\Excel\免费获取）
气象数据是在各项研究中都经常使用的数据，气象指标包括气温、风速、降水、能见度等指标，说到气象数据，最详细的气象数据是具体到气象监测站点的数据！ 有关气象指标的监测站点数据，之前我们分享过1929-2023年全球气象站点的逐月平均气温数据、逐月最高气温数据、逐月最低气温数据、逐月降雪深度数据、逐月平均能见度和逐月平均降水量数据（均可查看之前的文章获悉详情）。本次我们为大家继续带来具体到气象监测站点
【数据分享】1929-2023年全球站点的逐年平均风速（Shp\Excel\免费获取）
气象数据是在各项研究中都经常使用的数据，气象指标包括气温、风速、降水、能见度等指标，说到气象数据，最详细的气象数据是具体到气象监测站点的数据！ 有关气象指标的监测站点数据，之前我们分享过1929-2023年全球气象站点的逐年平均气温数据、逐年最高气温数据、逐年最低气温数据、逐年降雪深度数据、逐年平均能见度和逐年平均降水量数据（均可查看之前的文章获悉详情）。本次我们为大家继续带来具体到气象监测站点
【数据分享】1929-2023年全球站点的逐日平均风速数据（Shp\Excel\免费获取）
气象数据是在各项研究中都经常使用的数据，气象指标包括气温、风速、降水、能见度等指标，说到气象数据，最详细的气象数据是具体到气象监测站点的数据！ 有关气象指标的监测站点数据，之前我们分享过1929-2023年全球气象站点的逐日平均气温数据、逐日最高气温数据、逐日最低气温数据逐日降雪深度数据、逐日平均能见度数据和逐日降水量数据（均可查看之前的文章获悉详情）。本次我们为大家继续带来具体到气象监测站点的
风速预测 | Python基于CEEMDAN-CNN-Transformer+ARIMA的风速时间序列预测
目录 效果一览基本介绍程序设计参考资料 效果一览 基本介绍 CEEMDAN-CNN-Transformer+ARIMA是一种用于风速时间序列预测的模型，结合了不同的技术和算法。收集风速时间序列数据，并确保数据的质量和完整性。这些数据通常包括风速的观测值和时间戳。CEEMDAN分解：使用集合经验模态分解（CEEMDAN）将风速时间序列分解为多个本征模态函数（IM
大甩卖- 轴承故障诊、风速预测
代码获取方式-CSDN博客 Python-凯斯西储大学（CWRU）轴承数据解读与分类处理 Python轴承故障诊断 (一)短时傅里叶变换STFT Python轴承故障诊断 (二)连续小波变换CWT_pyts 小波变换 故障-CSDN博客 Python轴承故障诊断 (三)经验模态分解EMD_轴承诊断 pytorch-CSDN博客 Pytorch-LSTM轴承故障一维信号分类(一)_c
ESP32 485风速
ESP32 485风速 材料及接线示例程序获取风速风级提醒 气象站基础呀 RS-485仅是一个电气标准，描述了接口的物理层，像协议、时序、串行或并行数据以及链路全部由设计者或更高层协议定义。 RS-485定义的是使用平衡（也称作差分）多点传输线的驱动器（driver）和接收器（receiver）的电气特性。 材料及接线 ESP32 单片机TTL转RS485模块
风速预测（四）基于Pytorch的EMD-Transformer模型
目录 前言 1 风速数据EMD分解与可视化 1.1 导入数据 1.2 EMD分解 2 数据集制作与预处理 2.1 先划分数据集，按照8：2划分训练集和测试集 2.2 设置滑动窗口大小为7，制作数据集 3 基于Pytorch的EMD-Transformer模型预测 3.1 数据加载，训练数据、测试数据分组，数据分batch 3.2 定义EMD-Transformer预测模型 3
风速预测（三）EMD-LSTM-Attention模型
目录 1 风速数据EMD分解与可视化 1.1 导入数据 1.2 EMD分解 2 数据集制作与预处理 2.1 先划分数据集，按照8：2划分训练集和测试集 2.2 设置滑动窗口大小为7，制作数据集 3 基于Pytorch的EMD-LSTM-Attention模型预测 3.1 数据加载，训练数据、测试数据分组，数据分batch 3.2 定义EMD-LSTM-Attention预测模型
【Canvas】绘制风速热力图
前言 📫 大家好，我是南木元元，热衷分享有趣实用的文章，希望大家多多支持，一起进步！ 🍅 个人主页：南木元元 目录 风速热力图 前期工作 数据准备 数据稀疏问题 双线性插值 绘制色卡 绘制热力图 ImageData对象 获取颜色列表 填充像素 结语 风速热力图 开始之前，大家先来了解一下风速热力图的概念。 风速热力图：用于显示区域内风速的分
无人机风速风向仪-百科小天地
随着科技的不断进步，无人机技术已经广泛应用于各个领域，包括气象监测。近年来，无人机风速风向仪的出现，为气象监测带来了革命性的变革。本文将介绍无人机风速风向仪的原理、优势以及在气象监测领域的应用，让我们一起领略科技改变世界的魅力。 一、无人机风速风向仪的原理 WX-F1无人机风速风向仪是一种利用无人机搭载的气象传感器，测量风速和风向的设备。它通过测量无人机在一定时间内移动的距离以及在此期间风向的
手持风速风向仪一款便携的气象仪
你曾经有过这样的经历吗？在野外露营，却无法知道风的方向和速度，或者在海洋上航行，却无法预测天气的变化。现在，我们有了手持风速风向仪，一切困扰都将烟消云散。 WX-QX20手持风速风向仪是一种科技感十足的设备，它能够测量风向、风速和温度等数据。无论你是在户外探险、航行、气象观测还是其他需要了解风的情况的场合，它都能为你提供数据，让你更好地了解周围环境，做出更明智的决策。 在野外露营时，你可以使用
matlab中如何实现对风速、风向求日平均（通过uv的分解与合成）
做气象科研时可能需要将风速、风向做日平均，此时风速可以做简单的遍历循环平均处理，但是需要注意的是风向不能直接做平均处理，例如0与360度都是北风，平均之后则成了南风，这就需要运用到大气探测学的方法，如图，我们可以将风向分解为UV方向的矢量 所以做风向的日平均时，只能对风速的uv分量做算术平均，而不能直接对风向做处理，否则结果肯定是错的。 注： 风向是按正北方向起算的，0度表示北风。90度
可用于短期风速预测及光伏预测的LSTM/ELM预测程序
微❤关注“电气仔推送”获得资料（专享优惠） 程序内容： 该程序是预测类的基础性代码，程序对河北某地区的气象数据进行详细统计，程序最终得到pm2.5的预测结果，通过更改数据很容易得到风速预测结果。程序主要分为三部分，分别是基于LSTM算法、基于ELM算法和基于LSTM和批处理组合算法，本次提供的三种基础性代码是对同一数据进行处理分析，并得到相应的预测结果，程序采用matlab编写，无需其他软件包
基于分位数回归的门控循环单元QRGRU时间序列区间预测。（主要应用于风速，负荷，功率）包含评价指标R2,MAE,MBE,区间覆盖率，区间平均宽度。
%% 清空环境变量 warning off % 关闭报警信息 close all % 关闭开启的图窗 clear % 清空变量 clc % 清空命令行 %% 导入数据（时间序列的单列数据） result = xlsread('数据集.xlsx'); %%
遗传算法改进BP神经网络风速预测，自定义归一化函数BP神经网络风速预测，BP神经网络的详细原理，BP神经网络训练窗口详解
目录 摘要 BP神经网络参数设置及各种函数选择 参数设置 训练函数 传递函数 学习函数 性能函数 显示函数 前向网络创建函数 BP神经网络训练窗口详解 训练窗口例样 训练窗口四部详解 基于传算法改进BP神经网络风速预测，自定义归一化函数BP神经网络风速预测 完整代码下载链接：遗传算法改进BP神经网络风速预测，自定义归一化函数BP神经网络风速预测（代码完整，数据齐全）资源-CSDN文库 https
下载JRA55风速数据和气压数据，并将其转换为NC文件
最近要画一下JRA55再分析数据的风场图和等高压图，查阅了一些网上的资料和别人的下载方法，感觉对自己来说不够详细，很多步骤还是要自己摸索，所以将自己的过程记录下来以便以后查阅 1.JRA55网站 https://jra.kishou.go.jp/JRA-55/index_en.html 这个网站是JRA55的一些资料信息，包括手册（Handbook），数据下载网站等，手册可以查阅所需数据的文件