【摘 要】
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利用数据同化方法研究了Lorenz混沌系统中的非线性问题.提出了一种基于Cholesky分解的降秩平方根滤波算法,可以改善数据同化中的滤波发散现象.通过对卡尔曼滤波误差协方差矩
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（41461078）
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利用数据同化方法研究了Lorenz混沌系统中的非线性问题.提出了一种基于Cholesky分解的降秩平方根滤波算法,可以改善数据同化中的滤波发散现象.通过对卡尔曼滤波误差协方差矩阵进行Cholesky分解,降低协方差矩阵的计算量和存储量,提高滤波的收敛速度.在Lorenz混沌系统上研究了降秩平方根滤波的性能,通过敏感性分析试验,讨论了降秩平方根滤波的稳定性,验证了算法的有效性,比较了降秩平方根滤波与集合卡尔曼滤波的同化性能.结果表明,在Lorenz混沌系统的短期预报实验中,降秩平方根滤波的同化性能优于集合卡
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