时间尺度重构EEMD-GRNN改进模型预测PM2.5的研究

合理构建PM_2.5浓度预测模型是科学、准确地预测PM_2.5浓度变化的关键。传统PM_2.5预测EEMD-GRNN模型具有较好的预测精度,但是存在过于关注研究数据本身而忽略其物理意义的不足。本研究基于南京市2014-2017年PM_2.5浓度时间序列数据,分析PM_2.5浓度多尺度变化特征及其对气象因子和大气污染因子的尺度响应,基于时间尺度重构进行EEMD-GRNN模型的改进与实证研究。南京市样本数据PM_2.5浓度变化表现为明显的天际尺度和月际尺度,从重构尺度（天际、月际）构建GRNN模型更具有现实意义;同时,PM_2.5对PM₁₀、NO₂、O₃、RH、MinT等因子存在多尺度响应效应,以其作为GRNN模型中的输入变量更具有时间序列上的解释意义。改进后的EEMD-GRNN模型具有更高的PM_2.5浓度预测精度,MAE、MAPE、RMSE和R²分别为6.17、18.41%、8.32和0.95,而传统EEMD-GRNN模型的模型有效性检验结果分别为8.37、27.56%、11.56、0.91。对于高浓度天（PM_2.5浓度大于100 μg/m³）的预测,改进模型更是全面优于传统EEMD-GRNN模型,MAPE为12.02%,相较于传统模型提高了9.03%。     

基于自适应峰值分解的广义局部频率时频分析方法

往复压缩机振动信号具有复杂的多源冲击特性,表现较强的非平稳性,传统的时频分析方法难以提取有效的故障特征.以傅氏变换为基础的传统频率概念和以希尔伯特变换为基础的瞬时频率概念存在固有缺陷,提出一种广义局部频率的概念,并结合自适应峰值分解方法,实现信号时频分布的构造途径;与HHT时频分析方法进行仿真对比,并应用到往复压缩机振动信号故障特征提取.结果表明,基于自适应峰值分解的广义局部频率方法有效揭示往复压缩机不同故障的多源冲击振动信号时频特征,为往复压缩机故障诊断提供一种新的手段.     

基于GPS软件接收机的抗窄带干扰方法

针对硬件接收机中传统抗干扰方法成本高、体积大、功率大和环境受限等问题,提出了用GPS软件接收机作为抗干扰算法研究平台,用子空间分解的时域滤波法和频域滤波法消除窄带干扰,其中频域滤波法中干扰频率分量置零有时会引起信号在时域波形畸变。为了解决该问题,提出了用广义延拓插值法,得到干扰频带去除干扰后的广义延拓插值估计信号。实验仿真结果表明,两种方法都能有效而可靠地去除窄带干扰,基于广义延拓插值的频域滤波法更显其优越性。     

网络GIS及其内容体系和应用分析

众多研究人员在网络GIS的研究方面都习惯将其内容简单化为WebGIS或者Internet/Intranet GIS。实际上,WebGIS和Internet/Intranet GIS在数据模型、网络架构、体系构建和功能部署等方面都有较大的区别,这种将We-bGIS和Internet/Intranet GIS统称为网络GIS的做法本身就有缺陷。本文以网络和分布式计算技术为基础,从“广义”和“狭义”的角度对网络GIS的概念框架、内容体系和应用等几个方面做了重构研究,以期推动网络GIS的研究进展。     

板内与板间地震活动时空分布的多重分形特征研究

利用多重分形分析方法,考察了中国大陆和台湾地区以及新西兰的地震活动广义应变释放时间和空间分布的多重分形特征. 结果表明,地震活动时空分布的多重分形特征与不同地球动力学环境关系密切. 强震活动时间分布在板间地区具有比板内地区更明显的丛集性, 对中小地震这种丛集性差异较小;强震活动空间分布在板内地区具有比板间地区更强的丛集性,但对中小地震则相反.      

埋藏学及其发展述评

埋藏学是古生物学和广义古生态学的重要组成部分， 它研究生物遗体埋藏的规律， 在发展中经历了萌芽阶段、形成阶段和现代阶段。该文着重叙述了埋藏学主要创始人l ?A ?叶甫列莫夫和苏联古生态学派在埋藏学方面的杰出责献，及其它国家(包括中国 )在这方面的若干重大成就。     

三次沐川M≥5级地震及马边—永善地震带北段的近期地震活动

２０个月内相继发生的三次四川沐川Ｍ≥５级地震构成了马边－永善地震带北段的一组“广义震群”。一致的宏微观震中定位和并不显著的震级差表明它们是同一震源体在短时间内出现的“原地重复”性中强震事件。三次地震前后，该段地震活动的时空变化既具有许多相似的规律又存在一些不同的特征。本文强调了深部构造背景对地震空间分布图象的制约；利用岩石力学实验结果初步解释了地震时间演化的复杂性。对马边永善地震带未来强震危险性也     

用改进广义逆矩阵方法解释大地电磁测深及电测深资料

本文系统阐述了广义逆矩阵反演的基本理论,着重研究解决用改进广义逆矩阵方法进行大地电磁测深和电测深曲线反演的几个具体问题,取得了良好的效果。探讨了一些规律,以求提高资料解释水平。