重力固体潮信号的谱相关分析.docx
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重力固体潮信号的谱相关分析引言潮汐是指太阳和月亮引力在地球表面上所产生的周期性海洋和大气的现象。潮汐现象在地球上的影响非常广泛,从地表的海水到下面的岩石和地区的地下水,都受到了潮汐的影响。此外,潮汐还对地球固体构造和物理性质产生影响,包括重力、磁场、电场、地热、地壳运动等,因此研究潮汐现象具有极大的科学价值。本文主要关注重力固体潮信号的谱相关分析。重力固体潮信号是指由地球内部自由潮汐引起的重力变化信号,其具有非常高的地球科学研究价值。通过谱相关分析重力固体潮信号,可以研究固体潮汐与地球内部物理过程之间的关
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基于一种新智能优化算法与谱相关方法对重力固体潮的分析摘要:重力固体潮是地球潮汐面上形成的潮汐应力作用下,地球内部产生的固体变形引起的重力变化,对于了解地球内部结构与动力学过程具有重要意义。本文利用一种基于智能优化算法的谱相关方法对重力固体潮进行分析。首先,采用二阶线性系统对地球潮汐进行建模,并介绍了优化算法粒子群优化(PSO)的原理和优点。然后,基于PSO算法对潮汐模型参数进行优化,并利用谱相关方法对模型拟合的效果进行评价。最后,利用全球分布的重力观测数据对模型进行实际应用,验证了该方法的有效性。关键词:
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基于神经网络重力固体潮信号的建模与预测标题:基于神经网络的重力固体潮信号建模与预测摘要:重力固体潮位于大气压力、潮汐引力以及地球内部的潮汐应力共同作用下形成的周期性变化。准确地建模和预测重力固体潮对于地球物理、地球科学和应用领域具有重要意义。本论文提出了一种基于神经网络的方法来建模和预测重力固体潮信号。通过对重力固体潮数据的特征提取和神经网络训练,实现了对重力固体潮变化的模拟与预测。引言:重力固体潮是地球内外力量共同作用下引起的地球固体结构的周期性变化。重力固体潮在地球物理、地震学、地球动力学和测地学等领