学生成绩关键因素挖掘与成绩预测

为了探索影响学习成绩的关键因素,为学生学习、教师教学和学校管理提供帮助,采用密度全局K-means算法对UCI机器学习数据库的葡萄牙学生数据、陕西蒲城县第三高级中学的学生数据进行聚类分析,挖掘影响学生成绩的相关因素,并对学生成绩进行预测分析.葡萄牙学生数据挖掘发现：学生成绩与其所在学校、家庭住址、母亲学历、家庭有无网络有极大相关性,与父亲受教育程度、上学路上花费时间、想上大学、在谈恋爱也有一定相关性.蒲城县第三高级中学学生数据分析发现：学生成绩与其监护人、父母年龄、父母学历、学习态度、课后学习量之间有极大相关性.成绩预测聚类结果显示：预测成绩与实际成绩一致.中外学生数据挖掘揭示：学生成绩与父母受教育程度,特别是母亲受教育程度密切相关,母亲受教育程度越高,孩子学习成绩越好;孩子成长过程中,父母作为监护人的陪伴作用不容忽视;激励和引导学生树立远大理想,调动学生学习的主动性,对学习成绩和成长至关重要;缩小城乡教育差距势在必行.     

自动站A文件的格式及预审注意事项

对报表审核中自动站A文件格式的一些现象进行分析,提出了对A文件的格式进行预审时应注意的几个问题。     

探索如何编制自动站月报表

自2004年开始,吉林省大部分台站都安装了自动气象站,并经历了两年的对比观测,一年多的单轨运行。在自动站月报表编制过程中,经常会遇到一些疑难问题,出现不该出现的错情。尽管软件不断升级完善,但还不能完全依赖软件来纠正错误。根据新的《地面气象观测规范》、《地面气象测报业务系统软件操作手册》、国家局和省局下发的关于对自动站的一些规范性文件,通过三年多的具体实践,就如何更好地编制自动站月报表进行分析,仅供同行参考。     

基于713雷达回波实施人影作业指挥的技术方法

文章介绍了利用VC编程软件实现对713天气雷达dBZ文件自动读取、平显高显自动关联、自动分块、自动跟踪、自动预警以及自动判断是否可以实施人影作业的技术方法。     

做好基层防雷工作的研究

本文在大量调研、走访和讨论的基础上,分析当前基层防雷工作存在对防雷减灾工作形势分析不到位、认识不到位以及管理不到位等方面的问题,从加快构建“政府主导、部门联动、全社会共同参与”的防雷减灾机制、加大社会宣传力度、加强规范性文件建设、提高防雷减灾工作科技含量、促进防雷减灾规范化以及加强人才队伍建设等六个方面提出了做好基层防雷工作的思路,介绍了基层防雷减灾工作实践的一些做法以及初步取得的一点成绩。     

基于深度学习的视频识别及动态监测技术应用

基于国内外城市轨道交通建设工程安全管理及信息化建设现状,本文分析了当前轨道交通建设过程中安全管理面临的难点问题,论述基于Faster R-CNN的施工现场视频识别方法,并引入图像空间特征,提高了施工现场人员不安全行为的识别率;采用基于Apriori关联分析算法构建施工环境、设备动态监测与隐患数据间的潜在强关联关系的分析处理流程,提高了施工现场隐患的发现与处置效率。在此基础上提出轨道交通建设安全管理平台总体架构,重点介绍了安全风险隐患管理、视频监测目标识别等在内的安全管理核心模块的应用实践。应用成果表明,本文算法与平台可有效提高施工现场安全信息处理效率,降低安全事故总体发生率,为城市轨道交通建设安全管理提供有效技术支撑。     

基于投入产出方法的气象服务综合经济效益评估

如何评估气象服务带来的综合经济效益,一直是人们关注的重点和难点.以投入产出表的分配系数、消耗系数和列昂捷夫逆矩阵为核心,提出了关联经济效益、间接经济效益和完全经济效益的概念和算法,并以深圳市2012年的气象服务为例对方法进行验证,得到了一系列富于启示意义的结论.如:1)由于产业经济系统内部的关联性,气象服务带来的关联经济效益、间接经济效益和完全经济效益值较大,应引起全社会的关注和重视;2)深圳市气象服务的投入与完全经济效益比值区间约为1:134.34~1:228.378,远大于以往研究1:30~1:51的结果;3)传统的气象服务对象如农林牧渔业、建筑业等带来服务经济效益偏低,未来应重视向研究与试验发展业,综合技术服务业,租赁和商务服务业,居民服务和其他服务业,信息传输、计算机服务和软件业等服务产业提供气象服务,提高气象服务给社会带来的综合经济效益.     

轨道交通盾构隧道病害空间分布特征和自相关性研究

我国轨道交通已经进入新建与维护并重期。随着地铁隧道服役年限的增加,其病害种类不断增加,且各类病害呈逐渐加重的趋势。以三维激光测量隧道逐环监测数据为基础,研究隧道区间的病害空间分布特征和自相关性,全面掌握地铁隧道运营状态和病害发展趋势,是进行隧道病害防治的前提。本文利用某地地铁上行线隧道逐环三维激光测量数据,分析了错台、掉块、裂缝和渗漏水等病害在线路走向的空间分布特征,分析了病害与周边地质环境的关系。利用灰色关联分析算法研究了病害之间的相关性,为掌握隧道病害的发展趋势和认识病害之间的耦合关系建立了定量化的分析手段。本文为掌握隧道病害空间分布规律,预测隧道病害的发生、治理提供了有效依据,可以为地铁安全运营提供有力保障。     

和龙市泥石流灾害危险性分区评价

泥石流是和龙市最主要的地质灾害。研究泥石流灾害危险性分区旨在为减轻和龙市地质灾害规划提供科学依据。本文运用灰色关联分析的方法，获取了评价和龙市泥石流灾害的定量指标，并计算了各指标的权重。在此基础上得出各区域的泥石流危险度，据此对各区域进行了危险性分区。泥石流高危险区位于和龙市东北部。这些区域地质灾害频繁发生主要是由植被覆盖率低、地质环境质量较差、人类工程活动不当等因素所致。