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基于灰色模型和指数平滑法的地面沉降预测 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了在灰色模型GM(1,1)和三次指数平滑法基础上的组合预测方法。地面沉降是一种渐变性地质灾害,可以预测其发展趋势。文章结合灰色系统理论预测模型及指数平滑法预测模型的特点,提出了在灰GM(1,1)和三次指数平滑法的基础上采用加权组合预测地面沉降预测的方法。 相似文献
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针对基于神经网络的电离层TEC短期预报存在精度较低、易陷入局部最优的问题,利用CODE中心提供的TEC数据及地磁活动指数,建立基于麻雀搜索算法(SSA)改进Elman神经网络的电离层TEC短期预报模型,并通过BP模型、Elman模型及SSA-Elman组合模型分别对电离层平静期和扰动期中低纬度TEC进行5 d连续预报.... 相似文献
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在“卓越计划”背景下,针对“测量程序设计”课程,从优化教学内容、丰富教学手段、提高实践能力、完善考核体系等几个方面进行教学改革探讨,对其进行集“专业导向、课堂讲授、自主学习、课程实验”于一体化的全方位、多层次改革与实践,旨在实现该课程在测绘学科中的作用,全面提升学生分析和解决实际问题的能力,对培养卓越测绘工程师具有一定的参考价值。 相似文献
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4 种经济海藻脂肪酸组成分析 总被引:1,自引:1,他引:1
采用改进的Bligh-Dyer法提取脂溶性成分,气相色谱-质谱联用法(GC-MS)进行分离和鉴定,C19:0内标确定总脂及各组分含量,研究了鼠尾藻(Sargassum thunbergii)、浒苔(Enteromorpha prolifera)、龙须菜(Gracilaria lemaneiformis)和红毛菜(Bangia sp.)4种经济海藻的脂肪酸组成及含量。结果表明,4种海藻都检测出C14-C22脂肪酸,总脂含量在12~19 mg/g之间,不饱和脂肪酸为主要组成成分,含量均超过60%。不饱和脂肪酸中以多不饱和脂肪酸(PUFAs)为主,富含n-3和n-6系列PUFAs,n-6与n-3系列PUFAs之比均低于2。比较4种海藻脂肪酸组成特点表明,鼠尾藻以C16、C18和C20为主要组成成分,具褐藻类脂肪酸组成特征;浒苔以C16和C18为主要组成成分,具绿藻类脂肪酸组成特征;龙须菜和红毛菜以C16和C20类脂肪酸为主,具典型红藻类脂肪酸组成特征,同时二者又有不同之处,分别显示真红藻与原始红藻脂肪酸组成的特点。 相似文献
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EOF-LSTM神经网络的电离层TEC预报模型 总被引:1,自引:0,他引:1
为有效利用电离层总电子含量序列的时间信息,提出一种经验正交函数分解与长短期记忆神经网络组合的预报模型,利用IGS提供的云南地区TEC格网数据,分别对不同地点和不同时段的电离层进行建模预报。实验结果表明,该模型在同一时段预报5 d的TEC值均方根误差最优达1.83 TECu,较单一模型减小16%,其平均相对精度最优达91.56%,较单一模型增加7%;在同一地点预报5 d的TEC值均方根误差最优达1.86 TECu,较单一模型减小25%,其平均相对精度最优达90.74%,较单一模型增加7%。 相似文献
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贝叶斯正则化的Elman神经网络电离层TEC预报模型 总被引:1,自引:0,他引:1
利用2017年中低纬电离层总电子含量、地磁活动指数、年积日等参数,首次建立基于贝叶斯正则化(Bayesian regularization)的Elman回归神经网络(BR-Elman)的电离层TEC预报模型。同时,根据地磁活动指数的变化特征,分别进行平静电离层和扰动电离层预报建模。实验结果表明,该方法在平静期5 d预测值的均方根误差为1.19 TECu,残差为1.03 TECu,相关系数为0.93;在扰动期5 d预测值均方根误差为1.34 TECu,残差为1.01 TECu,相关系数为0.91。贝叶斯正则化的BP神经网络模型以及传统BP神经网络模型在平静期与扰动期5 d的预测上,均方根误差最小为1.87 TECu,残差最小为1.50 TECu,相关系数最优为0.87。通过对比分析,该模型较其他2个模型的预报效果有明显改善。 相似文献
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分析1990-2000年贵阳地区10年凝冻资料,得出凝冻预报指标,同时对利用T106和欧洲中心的数值预报产品预报凝冻作了初步分析。 相似文献