首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
文章检索
  按 检索   检索词:      
出版年份:   被引次数:   他引次数: 提示:输入*表示无穷大
  收费全文   7篇
  免费   6篇
测绘学   1篇
地球物理   1篇
海洋学   11篇
  2023年   2篇
  2022年   4篇
  2021年   2篇
  2020年   2篇
  2019年   2篇
  2009年   1篇
排序方式: 共有13条查询结果,搜索用时 15 毫秒
1.
海水溶解氧评价的正确性对于维护海洋生态系统的稳定性具有重要意义。海水溶解氧数据属于非线性时间序列,可视图方法(时间序列转化为图)是分析这类数据较有效的方法,但仍存在未同时考虑数据的时间演变特性以及变量间相互影响的问题。针对现存问题,本研究提出基于图相似性匹配的海水溶解氧辅助评价方法。首先,同时考虑海温、盐度对海水溶解氧的影响以及数据的不可逆性,提出溶氧温盐 转移概率(dissolved oxygen temperature salinity-transition probability,DOTS-TP)有向可视图方法,实现了多变量时间序列到单变量溶解氧图的转化;然后,在将墨西哥湾溶解氧图作为评价参照的基础上,综合利用图的多层次信息,提出子图节点全局(subtree node global, SNG)图相似性匹配方法,通过计算SNG评价指数实现对海水溶解氧的辅助评价。实验结果表明DOTS-TP有向可视图方法能更准确地表达海水溶解氧信息,SNG图相似性匹配方法适用于所有海水溶解氧数据,并能得出正确的辅助评价结果。  相似文献   
2.
对海洋数据进行挖掘能够有效地预测海洋灾害事件。海洋监测数据具有时序长、间隔短、多要素间强关联的特点,对长时间序列进行直接分析挖掘速度慢、效率低,现有方法大多采用符号化时间序列方法,但可能导致部分信息丢失且破坏 要素间的关联性。本文定义了时间序列 motif,用于发现时间序列中重复出现的,先前未知的局部信息,解决了符号化导致的信息丢失的问题,实现了时间序列 motif 的精确快速提取。通过构建 motif 规则树,实现了海洋多要素时间序列间强关联规则的挖掘。最后,给出关联规则评价参数,同随机游走数据对比后,证明了本文方法的有效性。  相似文献   
3.
面对海量的海表面温度数据,如何使用大数据处理平台和新的处理技术来实时处理、分析并预测海表面温度数据,是一个亟待解决的问题。本文基于现阶段的时间序列方法和专家意见,首先,将类比合成方法引入到海表面温度预测应用中;其次,基于Spark平台提出了一种改进的快速DTW算法SparkDTW;最后,为了充分利用通过时间序列挖掘得到的信息,将SparkDTW与SVM相结合,提出了SparkDTW+SVM混合模型,为海表面温度预测的应用研究提供了较好的理论基础和技术支持。实验结果表明,SparkDTW算法预测精度优于SVM,提高了海表面温度预测效率,验证了将类比合成方法应用在海表面温度预测的可行性;SparkDTW+SVM在精度方面要优于SparkDTW和SVM,表明SVM模型能充分利用时间序列挖掘的信息,验证了SparkDTW+SVM在海表面温度预测的有效性。  相似文献   
4.
海洋事件离不开各要素环境数据的共同作用,获取要素之间的关联关系从而进行海洋事件的预报预测,是一个亟待解决的问题。为此,本文提出一种多视图协同的关联关系分析方法来度量海洋各要素数据间的关联关系。首先,在传统平行坐标技术的基础上增加刷技术、轴排序等功能对海洋多要素数据进行初步探索,同时引入散点矩阵图展示各要素的分布;其次,以平行坐标中数据线间的角度、面积以及散点图中要素分布的距离为差异度量方式,对计算得到的差异构建相似性矩阵;再次,采用多维标度法得到原始多要素数据在低维空间中的表达;最后,使用K-means算法对降维后的低维度数据进行聚类分析。本文提出的方法从视觉角度对数据进行分析和特征挖掘,并得到高维数据在低维空间上的可视化展示,实现了有效量化海洋数据不同要素间的相关关系。  相似文献   
5.
海表面温度预报在海洋相关领域具有重要的实用价值,随着遥感信息采集技术的不断发展和完善,区域内海表面温度数据采集的完整性得到了保障。现今大多数方法在预报海表面温度时,只考虑了海表面温度的时间相关性,并未利用其空间相关性,使得预报精度受到限制。针对该问题,本文将区域内每天的海表面温度数据作为一个矩阵输入模型,便于时间和空间信息的提取,并提出了CA-ConvLSTM模型来预报海表面温度。该模型首先利用卷积层对海表面温度矩阵进行局部特征提取,然后通过注意力模型为矩阵序列分配权重,将权重与矩阵序列对应相乘得到加权特征序列,最后,利用ConvLSTM进行预报,获得未来一天或五天内的海表面温度。通过实验确定模型的结构、输入尺寸和k值,再将CA-ConvLSTM与SVR、LSTM和ConvLSTM进行对比。实验结果表明:CA-ConvLSTM的均方根误差(Root Mean Square Error,RMSE)和预报精度(Prediction Accuracy,PACC)指标均要优于其他三种预报方法,验证了本文方法的有效性。  相似文献   
6.
为探究上海海域风能资源的情况,按照《风电场风能资源评估方法》和《全国风能资源评价技术规定》中的相关方法,对东海浮标(深远海)和南槽灯船(近海)处2013—2018年实测的气象资料进行了分析比较。结果表明,东海浮标处累年平均风速为6.30 m/s,南槽灯船处累年平均风速为5.80 m/s,东海浮标处累年平均风速比南槽灯船处高8.6%;东海浮标处累年平均风功率密度为345.1 W/m2,南槽灯船处累年平均风功率密度为239.5 W/m2,东海浮标处累年平均风功率密度比南槽灯船处高44.1%;东海浮标处湍流强度的累年平均值为0.114,比南槽灯船处(0.125)低8.8%,对发电机组运行的影响低于南槽灯船处。本研究结果表明,东海浮标处的风能资源比南槽灯船处丰富,东海深远海的风能资源比近海丰富。  相似文献   
7.
采用带锚筋的锚板、腹板、端板以及加劲板作为连接件,能够通过干式连接方法将上下预制剪力墙构件连为整体。为研究该新型全装配式剪力墙的受力性能和抗震性能,设计了2个剪跨比为0.783的试件和1个相同剪跨比及配筋率的现浇整体墙体,并进行了低周往复拟静力试验,分析了该全装配式剪力墙的承载能力、刚度、延性性能和耗能能力等。研究结果表明:现浇整体墙体和全装配式剪力墙的破坏形式均为受剪破坏,全装配式剪力墙的极限位移角大于现浇整体墙体极限位移角,分别为1/77和1/133,轴压比为0.3时平均延性系数3.47,低于现浇整体墙体平均延性系数4.62;但该全装配式剪力墙具有较高的承载能力和耗能能力。型钢与剪力墙的锚筋需采用穿孔塞焊的形式连接,避免锚筋与锚板焊接的位置发生剪断的现象。  相似文献   
8.
海浪能取之不尽,用之不竭,是最重要的可再生能源之一,具有广阔的发掘潜力。本文提出一种用于收集岸基海浪能的新型弹簧辅助摩擦纳米发电机(spring-assisted triboelectric nanogenerator, SS-TENG)。SS-TENG通过“海浪-浮台-弹簧”传动结构实现海浪能的转化,避免了与海水直接接触,减少了腐蚀环境对发电模块的损坏。SS-TENG通过两种方式显著增强了输出性能,一是利用发电模块中弹簧弹性势能的释放增大各个摩擦纳米发电机(triboelectric nanogenerator, TENG)单元电极层与介电层的瞬间接触速度,使得单个TENG单元输出的峰值电流(peak current,IP)从7.36μA增加到12.12μA;二是利用发电模块中各个TENG单元间的同步运动,将它们进行简单的并联即可实现输出的大幅增加,使得单个TENG单元输出的IP从12.12μA增加到4个并联的43.86μA。SS-TENG转化成的电能可为数字计算器充电并成功点亮160盏LED灯,验证了SS-TENG的输出能力。SS-TENG结构简单、制作成本低、输出性能及工作的长期...  相似文献   
9.
海洋科学数据是典型的多源异构三维空间数据,其特征为数据的管理、应用与共享带来了困难。本体作为一种可共享的、明确的、规范化的说明,是处理异构数据的一种有效手段。以构建海洋科学数据本体为目标,首先梳理了海洋空间本体的构建流程。然后针对流程中的两个核心步骤进行了创新和改进:①为更完整地表达海洋空间本体中的对象属性,在海洋科学数据空间关系描述中,从海洋水深角度出发,提出了考虑内部划分的三维方位关系模型,并对维数扩展9交矩阵模型(dimensionally extended nine-intersection model,DE-9IM)取值进行了三维扩展,使其能够准确表达三维对象之间的拓扑关系。②根据丰富后的海洋科学数据空间关系,设计了适合该本体推理的空间规则集。最后以国家极地科学数据为例,搭建了考虑三维空间关系的海洋科学数据本体库,并从数据检索的查全率与查准率两方面证明了该本体的有效性。  相似文献   
10.
海洋井架结构非线性分析   总被引:2,自引:0,他引:2  
根据海洋钻井井架实际结构特点,建立弹性基础上的三维有限元模型.按9种工况对某井架的有限元模型进行加载,并且在传统线弹性理论基础上加以改进,考虑非线性P-△效应的影响.应用有限元分析软件StruCAD进行分析计算,给出可靠的计算结果;并且系统分析结构的受力特点和影响因素,得出对于井架这类高耸结构应该考虑P-△效应的影响.  相似文献   
设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号