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71.
以浙江省2016年1-10月的雷达回波强度数据为基础,分别应用随机森林模型、BP神经网络模型、卷积神经网络模型来预测降雨量并进行对比.建模分析结果表明,随机森林模型预测效果精确度较低,容易低估较大的降雨强度,而BP神经网络和卷积神经网络预测的效果都比随机森林好,特别是卷积神经网络,其预测值与真实值更加接近,且对较大的降雨强度拟合较好. 相似文献
72.
基于MonoRTM模型的微波辐射计反演方法研究 总被引:3,自引:0,他引:3
基于辐射传输模型MonoRTM计算天空亮温度,使用多元线性统计回归方法和BP神经网络方法分别对大气温度和水汽密度廓线进行了反演,检验并分析了两种方法的反演精度.结果表明,多元线性回归方法反演的温度偏差总体不大于6K,反演的水汽密度偏差小于4 g/m3;神经网络方法反演的温度偏差小于2K,反演的水汽密度误差总体不大于2 g/m3.与探空数据的对比表明,对于大气温度和水汽密度反演,BP神经网络方法的反演结果都要比多元线性回归方法的反演结果更接近探空资料值. 相似文献
73.
将中尺度数值天气预报模式与BP神经网络模型相结合用于风电功率预测,以WRF模式回算了2008年6月至2009年6月试验风电场的气象要素,精度检验结果显示风速预报值与对应实测值之间的相关系数达到0.72,风向、气温、湿度、气压的预报也比较准确,满足建立BP神经网络预报模型的需要.逐一建立试验风电场40台风电机组输出功率的BP神经网络预报模型,分析了数据标准化方法、隐含层神经元数对预报精度的影响.进行了26天实效为24 h的逐10 min预报试验,并以独立样本进行预报精度检验,结果显示单台风电机组输出功率相对均方根误差在24.8%~32.6%之间,预报值与实测值之间的相关系数现在0.45~0.68之间;风电场整体相对均方根误差为19.5%,预报值与实测值之间的相关系数为0.74.研究结果表明该方法可以用于实际的风电功率预测. 相似文献
74.
在对传统可持续发展评价方法进行评述的基础上 ,利用神经网络具有自组织、自学习、自适应以及非线性等功能 ,提出了以BP模型为基础包括经济、社会和资源环境三个方面的渔业资源可持续利用综合动态评价方法 ,该方法克服了传统上单纯从生物方面进行资源评价的缺陷。并以东海区 1978~ 1990年的渔业资源可持续利用状况为例进行了实证分析 ,建立以BP模型为基础的东海区渔业资源可持续利用的综合动态评价模型。 相似文献
75.
通过对我国历史上箭竹开花及王朗自然保护区箭竹生长气象条件的研究认为,箭竹开花多在冬暖夏凉的年份;箭竹的生长量可由气象因素的变化来进行预测。研究结果可为保护大熊猫提供一定的气象依据。 相似文献
76.
77.
78.
地质灾害成因复杂,其中以气象因素、地质地貌因素引发的地质灾害最为常见.以金华地区为例,通过对金华市地质地貌条件及其对地质灾害点的调查,将全区划分为4个地质灾害隐患风险等级的网格区域.在此基础上利用金华中尺度气象资料,采用BP神经网络模型,建立地质灾害细网格预报模型,对该模型进行模拟和预报试验.结果表明,合理的隐患风险等级分区能使预报模型更符合科学规律,而采用分布较细的中尺度资料作为预报因子能进一步提高预报精度.模型的预报结果达到一定的可信度,为防灾减灾工作提供了科学依据. 相似文献
79.
80.
基于BP神经网络的青藏高原土壤养分评价 总被引:5,自引:1,他引:4
土壤养分在养分循环和土壤-植物关系中起着重要作用,在高海拔生态系统中,由于缺乏系统的实地观测,土壤养分在高山草原中仍然知之甚少。为了了解青藏高原多年冻土区高寒草地土壤养分的基本情况以及土壤养分的等级划分,利用青藏高原腹地西大滩至安多地区采集的154个土壤样品数据,基于BP神经网络模型建立具有3层网络,10个中间层节点的土壤养分评价模型。在MATLAB软件中进行BP神经网络的训练和验证后,对青藏高原多年冻土区高寒草地土壤养分进行综合评价。结果表明:2009年青藏高原高寒草地的土壤养分综合评价等级为4级,属于较低水平。综合评价结果与基于主成分分析方法的土壤质量指数(SQI)基本一致,说明BP神经网络模型对青藏高原土壤养分的评价结果是合理的。对评价结果与海拔、植被盖度和植被类型的关系分析表明,海拔越高或植被盖度越高,土壤养分的评价等级越高;不同植被类型的评价等级表现出高寒沼泽草甸(2级)>高寒草甸(4级)>高寒草原(5级)的趋势。BP网络作为一种简单又准确的识别方法,不仅可以评估土壤养分等级,还可以比较不同地区的土壤养分高低状况,希望为青藏高原的土地资源管理与保护提供基本的科学依据。 相似文献