1) Gaussian air mass model
高斯气团模型
2) Gauss model
高斯模型
1.
This paper aims to apply the composite model of multi-dimensional multi-box model and Gauss model established for forecasting the characteristic atmospheric contaminations of SO_2 and PM_(10) concentrations to the urban areas of Beijing in heating season(January,2002) and non-heating season(August,2002) respectively.
根据北京市市区自然环境、污染气象特征、大气环境过程及区域污染源分布等现有信息,建立了用于大气环境质量预测的多维多箱与高斯模型结合的复合模型,对北京市市区采暖季(2002年1月)和非采暖季(2002年8月)特征污染物SO2和PM10的质量浓度进行了预测。
2.
Without taking these non-diffusion aspects into account, people may get unsuitable results when using Gauss model to assess atmospheric impact within city scale.
目前高斯模型对污染物的非扩散过程基本不考虑 ,使得环境影响评价中城市尺度的大气预测结果不合理 ,因此提出干湿沉积化学转化综合公式 ,指明了各个参数的计算方法 ,并以上海市化工区为例进行应用计
3.
Because of the power price at peak or valley time,rationally use the index of minimizing the wind power output fluctuation,and establish the Gauss model(i.
考虑电力市场下峰谷电价因素,合理运用风电场功率输出波动最小的指标,提出了旨在实现风-水电联合系统优化调度的高斯模型(简称G模型)。
3) Gaussian model
高斯模型
1.
Algorithm Research of Face detection based on Gaussian Model and SVM
基于高斯模型和支持向量机的人脸检测方法
2.
In this paper,the current moving object detection algorithms using the Gaussian model are discussed,and from the point of view of statistics,a novel non-parametric method of triangle kernel estimation is presented to model the scene background so as to detect the moving object.
文章对基于高斯模型的运动目标检测算法进行了研究,在此基础上,采用三角核估计的非参数方法来对背景建模,从而检测出运动目标;并结合检测结果来更新样本和带宽,提出了与之相对应的背景更新方法。
3.
At first,proposed a pixel intensity classification and the single Gaussian model based background reconstruction algorithm,which could provide an accurate background model through a sequence of scene images with foreground objects.
首先提出了一种基于像素灰度归类和单模态高斯模型的背景重构算法,能够利用多帧包含前景目标的场景图像重构准确的背景模型。
4) Gaussian Puff Model
高斯烟团模式
5) meta-gaussian model
亚高斯模型
1.
A meta-gaussian model is developed, at the heart of which is the normal quantile transform.
根据贝叶斯分析,用先验分布考虑水文要素的自然不确定性,用似然函数描述水文模型和参数的不确定性,通过亚高斯模型对实际流量与模拟流量进行正态分位数转化,并对转化后的时间序列进行线性-正态假设,得到实际流量的后验密度函数的解析解。
2.
Then both the initial predicted discharge series and the corresponding observations are normalized by Meta-Gaussian model.
以新安江流域水文模型为洪水预报模型提供流量初始预报系列,通过亚高斯模型对流量初始预报系列及实测系列分别进行正态分位数变换,由贝叶斯公式得到预报变量的后验概率分布并进行洪水过程的概率预报,采用分布点估值定值预报,并可通过构造置信区间对点估值预报的不确定性进行评估。
6) inversed-Gaussian model
倒高斯模型
补充资料：气团
| 气团 air mass 物理属性（温度、湿度、大气静力稳定度）在水平方向差异很小的空气质点群体。气团水平范围可达几百万平方千米，铅直厚度可达几千米至十几千米。 一个地区，只有具备了下列两个条件，才能成为气团的发源地：①广大地区下垫面的物理性质（干湿、冷暖、雪盖和土壤状况等）比较均匀。②有一个能使空气的物理属性在水平方向均匀化的环流场。 气相色谱流程图按热力性质不同，气团可划分为冷气团和暖气团；按湿度特征可分为干气团和湿气团；按静力稳定度可分为稳定气团和不稳定气团。再按发源地带的海陆差别，这些气团还可划分为一些副类。在北半球的主要气团有：北冰洋气团、极地气团、热带气团、赤道气团。 气团离开源地后，受到沿途下垫面性质的影响，基本属性不断改变。气团属性的变化，或其改变过程统称为气团变性，这种属性改变的气团称为变性气团。中国境内的气团，多属变性气团。每逢冬季，常有极地大陆（变性）气团侵入。这种气团控制的地区，天气大都干燥而寒冷；夏季时，极地大陆气团只在长江以北和西北地区活动。夏季侵入长江以南的主要是湿而热的赤道气团和热带海洋气团。这两种气团的活动以及它们和极地大陆气团间的锋面的强弱和移动，基本上决定了中国雨带的南北移动和降水的分布。 |
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参考词条