合卡尔曼滤波

EnKF集合卡尔曼滤波EnKF是一种复杂的序列数据同化方法。它采用模型状态集合来表示模型估计的误差统计量,应用系综积分及时预测误差统计量,并采用直接在同化观测值时对模型状态集合进行分析的方案。EnKF已被证明能有效地处理强非线性动力学和大状态空间,目前已用于海洋和大气原始方程模型的实际应用中。2003年10月欧洲中央气象中心的一篇文章指出,如果2003年10月欧洲中部的天气预报能更有效地利用这一天气预报,2003年10月欧洲中部的气象中心就可以更有效地利用这篇文章。请参阅http://www.siam.org/siamnews/10-03/tococt03.htm上的文章“集成卡尔曼滤波器使天气模型保持最新状态”。该页面作为EnKF用户的参考页面,包含文档、示例代码和标准化Fortran 90子例程,可用于EnKF的新实现。本页的材料将为EnKF的新用户提供快速启动和启动,并为经验丰富的用户提供优化的代码,从而提高其实现的性能。


zbMATH中的参考文献(参考 323篇文章,1标准件)

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按年份排序(引用)
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