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1.
针对卫星钟差不能被精确模型化的问题,将具有较强记忆功能和强大计算能力的Elman神经网络运用到卫星钟差预报中,提出适用于卫星钟差预报的Elman模型。首先对原始钟差数据进行一次差处理,然后选择合适的神经网络结构建立预报效果最佳的Elman钟差预报模型,最后选用国际GNSS服务(IGS)提供的精密钟差数据进行GPS卫星钟差预报,并与二次多项式模型、附加周期项的多项式模型和灰色系统模型进行对比分析。结果表明,Elman模型进行1 d、7 d和30 d钟差预报的精度得到显著提高,分别达到亚ns、ns和μs级,表明该模型的钟差预报性能优于3种常用模型,在卫星钟差预报中具有可行性。  相似文献   
2.
Systematic variations in atmospheric heat exchange, surface residence time, and groundwater influx across montane stream networks commonly produce an increasing stream temperature trend with decreasing elevation. However, complex stream temperature profiles that differ from this common longitudinal trend also exist, suggesting that stream temperatures may be influenced by complex interactions among hydrologic and atmospheric processes. Lakes within stream networks form one potential source of temperature profile complexity due to the spatially variable contribution of lake-sourced water to stream flow. We investigated temperature profile complexity in a multi-season stream temperature dataset collected across a montane stream network containing many alpine lakes. This investigation was performed by making comparisons between multiple statistical models that used different combinations of stream and lake characteristics to represent specific hypotheses for the controls on stream temperature. The compared models included a set of models which used a topographically derived estimate of the hydrologic influence of lakes to separate and quantify the effects of stream elevation and lake source-water contributions to longitudinal stream temperature patterns. This source-water mixing model provided a parsimonious explanation for complex stream-network temperature patterns in the summer and autumn, and this approach may be further applicable to other systems where stream temperatures are influenced by multiple water sources. Simpler models that discounted lake effects were more optimal during the winter and spring, suggesting that complex patterns in stream temperature profiles may emerge and subside temporally, across seasons, in response to diversity of water temperatures from different sources.  相似文献   
3.
目的:利用网络药理学-分子对接技术探索经方大黄牡丹汤治疗大肠癌的作用机制。方法:通过TCMSP、TCMID数据库获得大黄牡丹汤药物成分,通过PubChem、Swisstarget prediction数据库获得药物成分对应靶点,分析GSE113513芯片获得差异基因,随即获取大黄牡丹汤与大肠癌的共同靶点。利用R、Cytoscape、Autodock软件进行PPI、GO、KEGG、分子对接等分析。结果:获得大黄牡丹汤靶点561个,大肠癌差异基因1227个,共同靶点71个。共同靶点的通路富集分析显示主要与PPAR、p53等信号通路相关,Reactome机制分析显示大黄牡丹汤治疗大肠癌主要通过影响信号转导、免疫系统、疾病等产生作用,分子对接结果显示大肠癌核心靶点与大黄牡丹汤主要成分亲和力较好,能够有效自由结合。结论:经方大黄牡丹汤可通过多层次、多途径、多靶点发挥对大肠癌的治疗作用。  相似文献   
4.
陈晓萍  周素红  李秋萍  詹文 《地理研究》2021,40(6):1652-1666
社会空间分异是人文地理学研究的重要议题,以往研究主要聚焦基于居住地和活动地的分异现象,缺乏对道路网社会空间分异的关注。本文以广州市中心区域为例,结合日常活动空间理论和空间分析方法,基于手机轨迹大数据,研究不同性别群体日常出行的城市道路网社会空间分异现象及其影响因素。结果显示:基于性别差异的城市道路网社会隔离指数高于居住地、低于就业地,在14:00—15:00时段达到峰值;不同性别群体在路网中的分布总体呈现不均衡的集聚特点,其中女性集聚程度更高;不同性别群体的出行分布和分异受到路网周边建成环境因素的影响;物流运输业就业密度的提高、小学数量的增多或道路等级的提高都会显著提高男性相对出行量,而社会服务业就业密度的提高、菜市场数量或公交站点数量的增多以及到市中心距离的减少都会显著提高女性相对出行量,这些与个体家庭和职业分工的性别差异有一定的关系。本文通过理论假设和实证分析,验证了家庭和职业的分工决策是影响道路网出行分布性别分异的深层次原因,也是解释社会空间分异的重要理论视角。研究结果有助于认识和挖掘基于城市道路网的社会分异现象及其影响机制,并为完善道路网络及周围设施的布局与建设提供借鉴。  相似文献   
5.
Mitigating and adapting to global changes requires a better understanding of the response of the Biosphere to these environmental variations. Human disturbances and their effects act in the long term (decades to centuries) and consequently, a similar time frame is needed to fully understand the hydrological and biogeochemical functioning of a natural system. To this end, the ‘Centre National de la Recherche Scientifique’ (CNRS) promotes and certifies long-term monitoring tools called national observation services or ‘Service National d'Observation’ (SNO) in a large range of hydrological and biogeochemical systems (e.g., cryosphere, catchments, aquifers). The SNO investigating peatlands, the SNO ‘Tourbières’, was certified in 2011 ( https://www.sno-tourbieres.cnrs.fr/ ). Peatlands are mostly found in the high latitudes of the northern hemisphere and French peatlands are located in the southern part of this area. Thus, they are located in environmental conditions that will occur in northern peatlands in coming decades or centuries and can be considered as sentinels. The SNO Tourbières is composed of four peatlands: La Guette (lowland central France), Landemarais (lowland oceanic western France), Frasne (upland continental eastern France) and Bernadouze (upland southern France). Thirty target variables are monitored to study the hydrological and biogeochemical functioning of the sites. They are grouped into four datasets: hydrology, fluvial export of organic matter, greenhouse gas fluxes and meteorology/soil physics. The data from all sites follow a common processing chain from the sensors to the public repository. The raw data are stored on an FTP server. After operator or automatic processing, data are stored in a database, from which a web application extracts the data to make them available ( https://data-snot.cnrs.fr/data-access/ ). Each year at least, an archive of each dataset is stored in Zenodo, with a digital object identifier (DOI) attribution ( https://zenodo.org/communities/sno_tourbieres_data/ ).  相似文献   
6.
以现有地磁台站的长期海量观测数据为基础,忽略地磁场成因及众多影响因素的复杂作用机理,对地磁变化场的时空关联性进行分析,挖掘数据中蕴含的规律信息,进一步构建基于BP神经网络的地磁变化场预测模型。通过实际地磁台站的观测数据对模型预测结果进行验证,结果表明,对于任意选取的100组验证数据,均方根误差为4.8 nT,求解精度能够满足一般科学研究对地磁变化场的精度需求。  相似文献   
7.
通过智能物联网技术实时获取积水监测实况数据,利用天津市气象精细化格点预报产品和城市自动雨量观测站实况数据,以机器学习、神经网络模型和天津市城市内涝风险等级划分原理为基础,研究基于用户实时位置的城市内涝预报预警技术,研发天津市城市自动化积水监测预警系统。结果表明,该系统具备一定的城市内涝风险监测预警预报能力,并在2018—2020年多次重大天气过程中应用,积水深度预报结果与监测结果基本一致,应用数据表明验证结果良好,系统可以为政府防灾减灾决策、指挥调度提供精准、及时的气象数据支撑。  相似文献   
8.
跨海大桥系统受外界影响扰动,其变形伴有混沌现象发生。对桥梁变形监测数据实现了混沌识别,运用C-C法计算时间序列的延迟时间,用G-P方法求得最佳嵌入维数,通过求取的时间延迟和最佳嵌入维数对桥梁变形监测数据进行相空间重构,为混沌时间序列预测模型的建立奠定基础;基于RBF神经网络建立混沌时间序列预测模型,对实测数据进行桥梁变形水平位移预测,并与基于最大Lyapunov指数混沌时间序列预测结果以及实测数据进行对比分析。结果表明,基于RBF神经网络建立的混沌时间序列预测模型的预测结果比基于最大Lyapunov指数混沌时间序列预测模型的预测结果要好,且短期预测效果好。  相似文献   
9.
随着互联网产业的飞速发展,电子商务开始进入农业领域。以电子商务起步较早的"洛川苹果"作为研究对象进行调研。基于随机森林模型的决策树集成算法,对农业网络销售体系整体进行数据分析,模型构建,从问题表象出发挖掘其在不同部分的影响因子,最终基于影响因素解决问题,提出合理化建议:加强农村基础设施建设、健全农村公共服务体系以及完善农村电子商务培训制度等,因地制宜,推进农业电子商务的健康发展。  相似文献   
10.
地温变化在气候反馈效应中起着重要作用, 理解地温及其与影响因素之间的时空关系对预测全球温度变化至关重要。利用1998 - 2017年石羊河流域的逐日常规气象观测资料, 采用小波分析结合BP(Back Propagation)神经网络构建了石羊河流域夏季地温预报模型, 结果表明: 日平均地温预测效果在不同站点均为最佳, 其中预测值和观测值的相关系数均大于0.87, 3 ℃以内的预测概率均大于84%。其中, 民勤地区地温预测效果最好, 预测值和观测值的相关系数达到0.91, 3 ℃以内的预测概率达到86%。日最高地温的预测值与观测值的相关系数高于0.8, 但误差平方和、 标准差较大。永昌地区日最高地温的模拟效果最好, 3 ℃以内的预测概率达到83%。日最低地温的预测与观测值的平均相关系数高于0.66, 3 ℃以内的预报概率高于83%, 但预测值略低。其中, 武威地区日最低地温的预测效果最好, 预测值与观测值的相关系数为0.72, 3 ℃以内的预测概率达到94%。研究成果可为有效弥补干旱、 半干旱区地温观测资料缺失和探讨其与局地气候的关系提供一些参考。  相似文献   
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