9月12日122.5277 28.4956 21.8186 0.0957 浙江沿海

6月8日112.9268 21.0724 14.4747 0.0485 广州沿海

9月27日121.2327 25.2139 4.5746 0.08 台湾北

6月10日116.2317 41.4267 38.6123 0.0142 张家口东南

3月20日138.2139 38.3699 12.5889 0.0422 日本西北沿海

8月11日117.8527 34.4881 14.5222 0.0916 连云港西

9月27日128.6233 30.6704 22.0402 0.0792 东海边境

2月1日125.3086 6.1577 1.7687 0.0959 菲律宾东南如果视频中日期未知，则多了一个变量日期，同样通过优化模型及模拟退火算法，可以确定如表5的一些日期与地点。说明通过视频中的物体的太阳影子变化，我们可以有办法确定时间与地点。

五、模型的评价与改进

5.1模型的优缺点

5.1.1模型的优点

本文建立的模型简单易懂、计算简便，同时与实际情况也没有产生很大的差距，对实际情况具有一定的指导意义。

问题4使用了模拟退火算法，具有质量高，初值鲁棒性强，简单、通用、易实现等优点。

5.1.2模型的缺点

为了使计算结果不出现太大偏差同时使计算简便，本文假设了太阳光为平行光，所以结果事实上是一个理论值，比实测数据要偏大。实际中由于大气层中存在水蒸气、二氧化碳和尘埃，其密度与外太空的真空并不相同，因此当太阳光从外太空的真空传入大气层时，必将发生偏折。故采用式(4.4)式计算太阳高度角会存在一定误差。

遗传算法其自身存在不足,如局部搜索能力差、存在未成熟收敛和随机游走等,导致算法的收敛性能差,需要很长时间才能找到最优解等问题。模拟退火算法自身也具有一些不足，由于要求较高的初始温度、较慢的降温速率、较低的终止温度，以及各温度下足够多次的抽样，因此优化过程较长。

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