球谐函数电离层模型研究进展

文章介绍了球谐函数的数学结构、模型特点及其在电离层建模中的应用,同时利用球谐函数电离层模型分析了电离层长期、短期变化规律,并将其应用于高精度电离层误差的修正,得到了一些有益的结论.     

日本9级地震前的电离层变化

利用全球电离层数据分析了2011年3月11日日本MW9.0级地震前的电离层变化,选取了震中网格震前70天的电离层数据,采用移动平均值法计算得到TEC数据的平均值、标准差、上限和下限,超出上下限阈值的认为是异常,然后利用DST指数排除掉由地磁活动引起的电离层异常,认为震前3天即3月8日的电离层异常增强有可能和地震相关.通过分析3月8日与7日06时的电离层空间变化,发现电离层增强区域主要集中在震中南部几千千米范围内.而后计算了震中周边10个网格的电离层变化值,发现在震中周边几千千米范围内,只有震中网格的变幅最大,为推测发震地点提供了可能.     

地震的电离层前兆研究

本文回顾和总结了国内外关于地震电离层扰动现象研究的主要进展,并对电离层扰动因素进行了分析,总结了地震电离层前兆研究的实施流程,提出目前地震电离层前兆研究的难点。     

地震前总电子含量异常分析——以2010年4月4日墨西哥地震为例

以2010年4月4日墨西哥发生的Mw 7.2级地震为背景,分别利用NOAA和AIUB提供的两类总电子含量(Total Electron Content,TEC)数据进行时空和空间分析。在沿用"滑动均值-标准差"法的基础上,提出并利用震中TEC峰值和低值区间进行震前异常分析。研究发现:①本次地震的峰值区间为每天的9:00~12:45,低值区间为每天的18:30~22:15,4月2日出现峰值区间震前的最低点,4月3日出现低值区间的震前最高点。②无论是基于NOAA还是AIUB的数据分析均发现,低值区间表现的异常更为明显,峰值区间异常不明显或无异常。③本次地震震前出现明显的TEC异常,4月2~4日的TEC异常应该和本次地震有关。④由于AIUB数据精度的原因,较难利用此数据发现本次地震震前TEC异常。     

周口M4.7级地震前的异常研究

研究了2010年10月24日周口4.7级地震前的电离层总电子浓度变化以及向外长波辐射变化,认为电离层变化异常值出现在6月17日,在河南南部出现一个电离层低值区,向外长波辐射异常值出现在10月22日至23日,表现为震中区附近的向外长波辐射值为全国最高值,同时稳定分布在该区两天时间.研究认为向外长波辐射异常能够比较准确地确定震中位置,与电离层异常相结合,二者能够比较准确地预测震级和震中,但是对于时间的预测还存在有困难.     

基于 DFA 方法的股市异常波动分析

极端事件或极值事件脱离了自身的正常演化状态,是系统演化的极端状态或系统受到外界扰动而导致的异常状态.去趋势波动分析(DFA)法得到的指数是衡量系统在某一时间尺度内演化的长程相关性的参数,系数的长程相关性不受极端事件的影响或影响很小.基于这一思想,提出了利用去趋势波动分析确定极端事件的阈值方法,并验证了该方法的有效性.文章将 DFA 方法及基于 DFA 方法确定极端事件的阈值引入对中国股市异常波动的分析.     

基于TEC的锂电池液冷系统建模及热力学特性分析

针对锂离子电池组功率密度大、充电及运行中的温度较高以及温度分布不均匀等热安全性问题,设计了一种基于TEC的锂电池高均温冷板液冷散热系统。采用集总参数法建立了系统的仿真模型,完成了工质入口温度扰动、工质流量扰动、TEC驱动电流扰动等3种扰动工况对系统热力学特性的仿真分析,验证了TEC的温控性能。结果表明:流体工质入口温度的变化对冷板温差没有影响,但是会影响系统的稳态时间;流体工质流量越大,对应的冷板温差越小,系统达到稳态的时间也越短;加上TEC作用后,冷板温差明显减小。     

基于SIG的地质图数据库的数据更新服务

网络服务是下一代分布式系统的核心,它能实现WebGIS即时定制,解决异构、空间数据共享的问题。针对地质数据密集、分散、异构等特点,在分析基于“空间信息网格SIG”框架的体系结构和WebServices技术特点之后,提出了一种“基于SIG的地质图数据库的数据更新”网络服务的解决方案,实现了地质数据在Web上的实时管理、维护和更新。其中着重研究了更新地质数据的无缝接边、数据裁剪、自动符号生成、图例生成等网络服务。     

基于电子书包的翻转课堂教学研究

翻转课堂的出现为教与学的发展提供了新思路,与之对应的教学理念、教学模式也应运而生。探讨了基于电子书包的翻转课堂教学理念,对电子书包含义进行了阐述,介绍了翻转课堂产生的有关背景、含义与特征,以及当前研究的实践案例; 探讨了借助电子书包的翻转课堂给教育教学带来的启示。     

基于电子绩效(EPSS)的网络课程评价研究

随着网络学习的普及,人们开始关注如何调整与改进网络课程,而网络课程的评价就是首要考虑的。本文论述了基于电子绩效的网络课程评价系统的构建实施及其量规的开发,以及此种网络课程评价的意义与局限。     

基于PLC控制的油轮IGS系统设计

以惰性气体发生系统为研究对象,介绍了以可编程序控制器为控制中心利用PLC软件编程的方法替代体积大、耗电多的继电控制系统,使控制系统大为简化。详细论述了惰性发生气体系统的流程,PLC控制的系统结构,主要硬件电路和软件的设计。     

基于SPSS的消防数据分析

利用SPSS对消防数据进行主成分分析和聚类分析,挖掘数据本身所蕴含的内在信息,可以为消防工作部署提供有效信息.     

基于居民实际支出数据的稳健性分析

统计作为一种科学原理和技术，对社会经济起着举足轻重的工具性作用。然而，传统的统计量在许多情况下都不具有很强的代表性，需要运用像切尾均值、茎叶图、M-估计量等多种稳健统计方法方可更全面、更准确、更清晰地反映居民支出总体的实际水平和分布情况。     

基于规则库的数据质量分析

基于规则库的数据质量评价模式,以定量的方式进行评估,能全方面对商业数据进行质量分析。通过数据质量的评估模型的分析,论述了第1.0版本的规则库中包括的12种规则,把基于规则库的分析评价过程分为三个步骤,从而使得数据集的数据质量在多个方面得到全面的测量与分析,最后总结出数据质量分析还要考虑时态问题,以适应业务的改变、数据生产过程的控制变化甚至业务人员的不同。     

基于降水量小波变换与距平分析的黄河三角洲地区干旱危险性评价

对黄河三角洲地区近42年月降水量数据进行基于Morlet小波变换的多尺度分析,结果表明,黄河三角洲地区春季降水量存在明显的3~4a的波动周期,夏季降水量存在明显的3a的波动周期,秋季降水量2~3a的波动周期极为明显,冬季降水量的变化不存在明显的变化周期。通过定义波动周期,对季节降水距平率进行了计算,划分了黄河三角洲地区干旱类型。利用上述结果,从发生频率、重现期、波动期等方面对各程度干旱进行了危险性评价。通过年降水量变化的R/S分析,H=0.944>0.5且非常接近于1,说明未来降水量有与之前相一致的变化趋势,该评价方法对研究区干旱灾害预测预报和防灾减灾具有重要实践意义。     

基于1090ES数据链的ADS-B数据质量分析

广播式自动相关监视(Automatic Dependent Surveillance-Broadcast,ADS-B)是民航主要的监视技术,其数据的质量将直接影响监视效果。现对ADS-B的实时监视数据进行解析,并对解析后的数据完好性、漏点率和跳点率进行分析,其分析结果可靠有效,可为后续的数据中心处理ADS-B数据奠定基础,对指导ADS-B的建设和应用具有十分重要的意义。     

基于学生多源数据的跨域关联和数据分析

高校学生的相关大数据的类型和数量日益增长,但这些多源数据来源于不同部门的各类系统,结构异化,缺乏有效的数据融通与数据共享。针对这一问题,文章采集了教学部门的课程成绩、学生部门的学生基本信息和后勤部门的校园卡刷卡记录,对这些多源数据进行预处理、结构化的操作后,对其进行跨域关联和数据分析。文章通过小规模样本群体的实证分析,得到学困生对群体的影响比学优生更大、经常在学校食堂晚餐的同学课程成绩更佳、在同一群体中年龄小的成绩表现更优等分析结果。     

基于神经网络的大数据分析方法

基于不同视角和情境特征的大数据定义诠释了大数据的 5V 特性,在扩展大数据价值空间与应用模式的同时催生了以“数据驱动+模型驱动”范式转变为代表的核心问题。为解决大数据分析核心问题,引入神经网络,采用性能优越的卷积神经网络设计对比实验,运用两个公开数据集对其进行训练,并在输出层分别使用L2-SVM 和 Softmax 激活函数。在手写数字识别和彩色图像识别中,L2-SVM 的识别错误率分别为 0.87%和11.9%。实验结果表明,基于 L2-SVM 的神经网络大数据分析方法可以获得更高的识别精度。     

基于大数据分析的学习评价

针对目前高校课程评价手段单一,不能满足学生个性化学习的要求,本文提出了一种具有个性化和发展性特征的学习评价模型。该模型基于学生课堂教学、课外自学和部分日常生活构成的大数据,通过数据挖掘技术,给出课程学习过程中对每个学生的评价。学习评价关注学习的每个阶段,给出的建议符合学生个性化要求,并可帮助教师因材施教。教学实践结果显示,这种学习评价有助于改善学生的学习。