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1.
文章介绍了深度学习在时间序列分析挖掘中的应用、深度学习的概况与特征以及深度学习方法的最新国内外应用,特别是在海洋信息挖掘预报中的新应用;给出了典型深度学习神经网络的原理、结构与训练方法,随后给出针对海洋环境信息提出的3种深度神经网络模型;并分析了方法的先进性与可行性。  相似文献   
2.
河南省栾川县罗村钼矿成矿特征及找矿   总被引:2,自引:1,他引:1  
李新 《地质与勘探》2008,44(6):21-26
通过对河南省栾川县罗村钼矿区域地质背景、矿床地质特征与南泥湖、三道庄及东沟超大型钼矿的综合对比、分析、研究,总结归纳了矿区NWW构造形迹、小岩体与钼矿成矿关系、围岩对成矿的控制作用、围岩蚀变与成矿的关系、地球化学异常与钼矿床的关系等成矿特征.根据罗村钼矿的成矿特征,初步指出今后的找矿方向.  相似文献   
3.
冲绳海槽天然气水合物BSR的地震研究   总被引:8,自引:0,他引:8       下载免费PDF全文
根据多道地震反射资料分析,在冲绳海槽南部和中部发现了拟海底反射层(BSR)现象。通过对海底异常反射层的振幅特征、速度异常和AVO属性分析,说明该BSR可能反映了天然气水合物的存在,并发现冲绳海槽断层与天然气水合物的形成有密切关系。  相似文献   
4.
国家自然科学基金委员会“中国西部环境与生态科学研究计划”自2001年启动以来,有力地推动了西部区域环境演化、陆地生态过程和人类活动对环境的影响等方面的研究,积累了丰富的基础数据。国家自然科学基金委员会“中国西部环境与生态科学数据中心”承担“西部计划”项目数据产出的收集、管理、集成,并面向西部环境与生态科学的各个领域提供科学数据服务。“西部数据中心”的总体框架是以“西部计划”和地球系统科学发展的科学需求为导向,建成以数据共享、知识积累、合作交流和数据科学为主要内容的集成平台,为“西部计划”多学科的交叉研究和成果的综合集成及地球科学发展的长远目标服务。以共建共享的指导思想集成针对西部环境与生态现状与变化的基础背景数据、环境与生态观测数据、模型数据集、数据工具及数据文档;并以完全与开放的数据共享原则为用户提供推送式数据服务。目前,“西部数据中心”已完成了数据共享平台、知识积累平台与合作交流平台的开发和集成,初步形成了科学数据平台,整理并发布了大量的西部环境生态科学所需的关键数据集。  相似文献   
5.
河南荥巩矿区岩溶水发育规律研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
通过对矿区地层、构造以及水文地质条件的分析,认为寒武-奥陶系岩溶裂隙含水层是矿区的主要含水层。岩溶水受地层岩性、构造的作用明显,岩溶发育程度在矿区呈现出西弱东强,浅部强、深部弱的发育规律。岩溶水动态受大气降水和矿井排水的双重控制,大气降水是岩溶水的主要补给来源,矿井排水是主要排泄方式,水位动态属于降水-矿排型。在天然状态下,岩溶水主要接受南部露头区大气降水的补给,然后自南向北、自西向东径流,经过新中-三李一带的岩溶水强径流带,在三李一带以岩溶大泉的方式向外排泄。  相似文献   
6.
以辽宁 2001年 4月春季大旱气候为背景 ,重点分析海平面气压场和 500 ,100hPa 3层不同高度环流特征 ,并综合分析太阳黑子活动、ENSO循环等多种物理因子 ,初步得出了辽宁 2001年春季气候异常的物理成因  相似文献   
7.
2001年辽宁春旱与气候异常分析   总被引:3,自引:0,他引:3  
以辽宁2001年4月春季大旱气候为背景,重点分析海平面气压场和500,100hPa 3层不同高度环流特征,并综合分析太阳黑子活动、ENSO循环等多种物理因子,初步得出了辽宁2001年春季气候异常的物理成因。  相似文献   
8.
两种方法在地下水位估值中的应用   总被引:2,自引:0,他引:2  
对于许多区域水资源问题,用数值方法进行潜水水流模拟时,需要给出每个节点上地下水位值。本文首先简单介绍了趋势面方法,然后着重阐述了泛克里格方法的基本原理及它们在地下水位估值中的应用,通过比较两种方法的计算结果可以得出泛克里格方法是进行地下水位估值的空间最优估计方法。  相似文献   
9.
针对三维数字地形图中注记点高程值出现的某些问题,通过探索、研究,编写了对三维数字地形图中注记点高程值进行自动检查与提取的程序,使三维数字地形图中注记点高程值的数据质量有了保证。  相似文献   
10.
青藏高原气温分布的空间插值方法比较   总被引:66,自引:9,他引:66  
李新  程国栋  卢玲 《高原气象》2003,22(6):565-573
使用反距离平方、趋势面、Kriging插值、Cokriging插值和综合方法对青藏高原1961-1990年30年平均1月气温进行空间插值比较研究,其中后两种方法能够把影响青藏高原气温分布的关键因素——高程置于插值算法之中。反距离平方和趋势面插值的结果都与实际情况相差较远;普通Kriging插值能够反映出青藏高原气温分布的一定的空间结构,但结果依然不好;由于考虑了高度变量,Cokriging插值表现出一定程度的性能改进,但因为台站海拔高度偏低,插值结果依然不理想。前4种方法效果不好的原因主要是因为青藏高原上气象台站稀少且高原西北地区无气象台站。综合方法把气温分解为结构化分量和随机分量,使用直减率把气温订正到同一海拔高度后,再对它们做Kriging插值分析,其结果较为正确地反映了青藏高原气温空间分布的特征,误差远小于其它方法。研究结果表明:样本本身的空间分布是影响插值精度的重要因素,合理的采样设计是必要的前提;对于台站稀少的地区,必须把随机插值方法和确定性方法结合起来估计气候变量的空间分布。同时给出了青藏高原1月的气温空间分布状况。  相似文献   
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