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1.
本文提出用模糊数学理论解算高斯-马尔柯夫模型,并给出了解算模型,举出应用实例与最小二乘估计进行了比较,结果表明该法是可行的。 相似文献
2.
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3.
青藏高原的降水量预测不仅为该地区水资源合理规划利用提供依据,同时对中国及周边国家气候变化研究有着重要的意义。论文利用1990—2016年青藏高原降水量数据,采用长短期记忆神经网络(LSTM)对青藏高原月降水量进行预测,主要包括:① 使用青藏高原86个测站1990—2013年的月降水资料,预测各个测站2014—2016年的月降水量,并与传统的RNN、NAR、SSA和ARIMA预测模型相比,平均决定系数R2分别提高了0.07、0.15、0.13和0.36,均方根误差(RMSE)和平均绝对误差(MAE)表现更低;② 分析了降水量预测精度的空间分布特征,将各模型的R2在青藏高原地区内插值,分析R2的空间分布特征,发现所有模型降雨稀少的干旱地区和降雨多的湿润地区R2较低,在气候稳定、降水规律性明显的地区R2较高,且LSTM模型R2≥0.6的空间范围远大于传统模型;③ 分析了不同预测长度对各模型预测精度的影响,发现所有模型会随着预测长度增加而预测精度降低,但在不同的预测长度下LSTM预测的RMSE值都低于其他模型。 相似文献
4.
5.
在实时GPS精密单点定位中,能否快速有效地得到高精度的卫星钟差预报值是影响实时单点定位速度和精度的一个重要因素,由于GPS原子钟的高频率、高敏感和极易受到外界及其本身因素影响的性质使得卫星钟差预报至今都没能得到很好地解决,本文在目前的卫星钟差预报基础上,分别探讨了利用灰色模型理论、线性模型和二次多项式模型等方法,以IGS超快星历中2004年12月7日卫星钟差观测资料预报8日的卫星钟差为例进行卫星钟差预报研究,初步得出如下结论:在利用IGS超快星历的前一天的卫星钟差观测值预报后一天的钟差时,线性模型相对方便有效;而灰色模型只要选取合适的模型指数系数,能得到较高精度;但二次多项式模型预报精度较差。利用线性模型能达到或优于IGS超快星历预报钟差的预报精度。 相似文献
7.
利用山东区域及邻近探空站,分析GPT2模型估算气象参数(气温和气压)的精度,并将GPT2模型应用于SDCORS反演可降水汽中,分析评估其精度。研究表明,GPT2模型估算气温和气压的偏差均值分别为-1.61 ℃和0.53 Pa,标准差均值分别为2.84 ℃和4.42 Pa,均方根误差均值分别为3.27 ℃和4.49 Pa;GPT2模型估算的气象参数解算的SDCORS/PWV的偏差均值为1.22 mm,标准差均值为3.05 mm,均方根误差均值为3.46 mm,较GPT模型精度高,可靠性强。对于未配备气象传感器的CORS站,基于GPT2模型估算气温和气压,有助于利用区域CORS反演可降水汽,有效实现对大气可降水量的监测与预报。 相似文献
8.
本文从日本沿岸选取了28个验潮站及联测的GPS站,利用奇异谱分析(Singular Spectrum Analysis,SSA)和SSA+自回归滑动平均(Auto Regression Moving Average,ARMA)方法预测了2014—2018年的近海海平面变化和地壳垂直变化.并用同时段的验潮及GPS的实际测量值进行验证,结果显示,SSA+ARMA预测的相对海平面精度为0.0357~0.0607 m,地壳垂直运动的精度为0.0049~0.0077 m,绝对海平面的精度为0.0433~0.0683 m,且三者SSA+ARMA的预测结果均优于只用SSA预测的结果.在此基础上本文利用SSA+ARMA预测了日本沿岸2019—2023年的近海绝对海平面变化,结果显示,2019—2023年的平均海面高较往年(2014—2018)升高0.0353 m,2003—2023年绝对海平面的变化率为0.0039 m·a-1,预测结果较为理想. 相似文献
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