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1.
格陵兰冰芯氧同位素显示近千年气候变化的多尺度分析   总被引:4,自引:0,他引:4  
用经验模态分解(EMD)方法对格陵兰冰盖GISP2冰芯古气候代用指标δ~ (18) O 序列进行分解, 结果表明: 格陵兰近10 ka来气候变化总趋势出现历时约490 a的中世纪暖期和历时约570 a的小冰期, 其间还存在次级的冷暖期变化;气候波动具有3 a、 6.5 a、 12 a、 24 a、 49 a、 96 a、 213 a、 468 a准周期, 既有NESO的因素, 也受制于太阳活动周期的影响. 第7, 第8内在模函数(IMF7, IMF8)波动振幅以及总体趋势分量res在1350A.D.出现明显的转型, 表明1350A.D.为中世纪暖期和小冰期的分界.  相似文献   
2.
用EMD对Stu iver等提供的树轮14C资料进行分析,结果为:①得到太阳活动的准3、6、11、22、44、110、200、300 a的周期;从趋势项中可以得到准600 a甚至更长的周期波动;②可以判断太阳活动经典的极小期,与公认的极小期有一定的滞后性。从树轮14C含量的变化趋势中可以判断从1954~2100年的太阳活动变化逐渐变强,从2100~2350年太阳活动逐渐开始变弱;③从每个尺度周期波动的时变特征中可以得到,即使在太阳活动的极小期,太阳活动依然存在频率和强度不同的周期波动。  相似文献   
3.
中国GDP增量与能源消费增量关系的多尺度分析   总被引:3,自引:1,他引:2  
能源是一个国家经济增长和社会发展的重要物质基础,经济的发展和能源的利用有着密不可分的关系.本文用EMD方法首次对我国GDP增量和能源消费增量之间的关系进行比较分析,以期从一个崭新的途径上来揭示GDP增量波动周期与能源消费增量波动周期的相互关系,进而揭示GDP和能源消费之间的关系,从而为社会经济的长远规划、能源发展战略以及有关政策法规的制定提供一定依据.研究结果表明:我国GDP增量的波动周期为4年、11年、18年和31年:能源消费增量的波动周期为4年、10年、18年和27年,两者的波动周期基本吻合.将他们的IMF分量进行对比,发现能源消费和GDP二者是相互依赖的,这一结论符合经济学的理论,能源的需求促进经济的发展,而能源的发展要以经济增长为前提,能源的短缺将制约经济的发展.因此,千方百计增加能源供给,提高能源利用效率.是确保我国经济持续稳定发展的一项重要任务.  相似文献   
4.
在基于目标轨道运动特征的预警信息推算中, 引入高程信息库的支持, 使对地球的假设从参考椭球体变为更真实的形态, 并探讨在此情况下提高发、落点位置和时刻的预报精度的方法. 采用数字高程模型进行的数值实验结果表明, 在原方法的基础上增加少量高程迭代计算的情况下即可提高预报精度, 发、落点位置高程越高的地区精度提高越明显.  相似文献   
5.
针对目前众多旅游线路规划方法中存在的规划目标单一、非实时计算等问题,该文提出了一种用户自定义路线的实时生成算法。此算法将线路规划问题转化为基于无向图的GIS网络分析问题。首先,结合用户需求,将游览兴趣点的选取问题转化为0-1规划问题,借助贪心策略,确定最佳游览兴趣点集;其次,结合基础地理底图矢量数据,利用Dijkstra算法求解包含最佳游览兴趣点和路网节点间的最短路径,以此为约束,实施模拟退火算法;最后,优化兴趣点间的最佳游览次序,实现整体游览路径的规划。该算法已应用于2014年青岛世界园艺博览会,可根据用户自定义的游园参数,实时且高效地生成个性化的游园线路。  相似文献   
6.
建筑点云几何模型重建方法研究进展   总被引:1,自引:0,他引:1  
从大规模机载点云中重建几何精确、拓扑正确、语义丰富且屋顶遵循LoD3规范的建筑几何模型是当前机载点云建筑建模的难点和重点。为此,根据建筑几何建模思想,将国内外相关建筑点云建模方法分为5类建模体系,并对每一类体系中的代表文献进行了深入的综述和剖析。在此基础之上,提出当前机载点云建模算法存在的一些共性问题,并给出可能的解决方案及几何建模发展的趋势和后续潜在的研究方向,为完善机载点云建筑重建理论,发展更智能的建模算法,构建更高质量的建筑模型库,提供一定程度的参考和借鉴。  相似文献   
7.
受大量射频干扰信号影响,快速从海量观测数据中准确识别出单脉冲信号已成为天文数据处理的一项重要任务,而设计和提取有效数据特征,是利用机器学习进行单脉冲信号高效识别的决定因素.针对如何选择最优特征,进而提升单脉冲信号的分类精度这一关键问题,设计了面向单脉冲信号分类的集成特征选择方法.方法首先混合单脉冲信号的参数特征、统计特征和抽象特征,然后分别利用5种单一特征选择方法选出各自的最优特征集,最后利用贪心策略对5种单一方法获取的最优特征集进行集成筛选,获取最优集成特征集.实验表明,最优特征集合既包含统计特征也包含抽象特征.在相同特征数量下,利用集成特征选择比单一特征选择能获得更高的模型精度,可使F1值最高提升1.8%.在海量数据背景下,集成特征选择对减少特征数量、提升分类性能和加快数据处理速度具有重要作用.  相似文献   
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