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41.
基于SSA-MGF的BP神经网络多步预测模型 总被引:3,自引:2,他引:3
采用奇异谱分析(Singular Spectrum Analysis,SSA)方法对标准化样本序列进行准周期信号分量重建,将重建序列构造均值生成函数(Mean Generating Function.MGF)延拓矩阵作为输入因子,原样本序列作为输出因子,构建BP神经网络多步预测模型。通过实际建模并与逐步回归等方法进行对比预测试验,结果表明,基于SSA-MGF的BP神经网络多步预测模型预测效果优于其他3种模型,说明SSA的去噪及BP神经网络预报模型对于提高预测准确率是相对有效的,是一种具有较高应用价值的多步预测方法。 相似文献
42.
青藏高原冬季热力特征及其与三峡地区夏季旱涝的关系 总被引:1,自引:0,他引:1
分析了青藏高原冬季的主要热力特征及其与三峡地区夏季旱涝的关系。结果表明:冬季青藏高原的温度场有较明显的东西差异,其次是南北差异;三峡地区旱涝年的冬季青藏高原有较明显的热力差异,这些热力差异对三峡地区夏季旱涝有较好的指示性。 相似文献
43.
重庆地区夏季降水时空分布特征分析 总被引:1,自引:0,他引:1
采用车贝雪夫正交多项式分解方法展开重庆地区夏季降水场,揭示了最近40年来重庆地区夏季降水时空分布特征。研究结果表明:大部分年份重庆各地夏季降水变化趋势一致;近40折来重庆地区夏季降水80年代中期以前有增加趋势,而80年代后期至今则有减少趋势,洪涝灾害主要集中发生在80年代,70年代干旱姓频繁,从80年代末期开始至今,重庆地区又进入了一个干旱的相对高发期。 相似文献
44.
极值分布参数的非线性估计及其工程应用 总被引:7,自引:1,他引:6
本文基于高斯—牛顿法,在理论频率与实际频率残差平方和最小这一适线准则下,实现了三种极值分布参数的非线性估计。该算法计算精度高,收敛速度快,对观测数据拟合程度较佳。文中对三种极值分布与P-Ⅲ型分布、对数正态分布进行了适线比较,所做工程算例表明;极值Ⅱ型所得小概率设计参数最大,极值Ⅰ型次之,威布尔分布最小,P-Ⅲ型与对数正态分布居中。本文采用的分布参数拟合方法同样适用于其它线型。 相似文献
45.
利用NCEP格点再分析资料和WRF模式输出的高分辨率资料、自动站降水资料、雷达资料对2010年8月14 16日发生在重庆的一次大暴雨过程进行了数值模拟和诊断分析。结果表明:此次暴雨过程分为两个阶段,降水系统主要有两个:第一阶段的主要降水系统是低空切变线;第二阶段的主要降水系统是低空切变线和850 h Pa西南低涡,并且第二个阶段内的降水量较大、持续时间也较长。风垂直廓线的时间演变表明,暴雨发生、发展过程中,中低层强西南风风速的下传和低层切变辐合的存在对中尺度对流系统的增强有着重要的作用;数值模拟分析显示,第一阶段,弱的冷平流影响暴雨区,在低空切变线的作用下,引起气团在水平方向辐合,触发中尺度对流系统的发生、发展;第二阶段,中高层强的冷空气倾入降水区,850 h Pa低涡生成后东移至重庆东北地区,其低涡附近的垂直上升运动与700 h Pa切变线附近的上升运动相耦合,强迫抬升中低层暖湿空气并再次触发降水区域的中尺度对流系统。 相似文献
46.
47.
48.
49.
50.
Prediction of Extreme Significant Wave Height from Daily Maxima 总被引:4,自引:0,他引:4
For prediction of the extreme significant wave height in the ocean areas where long term wave data are not available, the empirical method of extrapolating short term data (1-3 years) is used in design practice. In this paper two methods are proposed to predict extreme significant wave height based on short-term daily maxima. According to the da-a recorded by the Oceanographic Station of Liaodong Bay at the Bohai Sea, it is supposed that daily maximum wave heights are statistically independent. The data show that daily maximum wave heights obey log-normal distribution, and that the numbers of daily maxima vary from year to year, obeying binomial distribution. Based on these statistical characteristics, the binomial-log-normal compound extremum distribution is derived for prediction of extreme significant wave heights (50-100 years). For examination of its accuracy and validity, the prediction of extreme wave heights is based on 12 years' data at this station, and based on each 3 years' data respectively 相似文献