因果分析图法在某基坑变形监测中的应用

以德州领秀天衢基坑变形为例,阐述了工程质量因果分析图在基坑变形监测中的应用,找出影响基坑变形的主要影响因素,从而可以针对性的采取预防措施,有效控制基坑施工质量。     

化学工业出版社好书推荐

正《元素周期表和元素知识集萃》周公度主编王颖霞副主编本书集结了化学元素周期表和元素知识两方面的内容,把二者有机地结合在一本书中,并独立成册。元素周期表以彩色图片的形式展示,同时内容更加丰富,加深了对周期表的认识与解读;元素知识部分按照元素周期表的分类规律,以族为单位,把性质或结构相似的一类物质统一介绍其相似性和共性的部分,对于个性部分单独列出,特别是对于一些重要的新的元素性质及用途,本书中给与了特     

景德镇市大雾天气特征分析

使用景德镇市气象要素观测资料、气候统计资料和常规天气图等资料,采用统计学方法和特征提取等方法,就景德镇市大雾的气候特征及天气形势配置进行分析,结果表明：大雾多出现在冬半年,11～4月份出现频率较高,一天中雾起时间多出现在后半夜至凌晨,以05：00-07：00居多,大雾消散以08：00～09：00居多,最小能见度越低,持续时间越长;地面形势以孤立弱高压型和冷空气扩散型为主,占总数近七成;孤立弱高压型大雾在华东、江南为孤立大高压脊,高空500hPa赣东北为西北偏西气流,中低层受高压控制;冷空气扩散型大雾在河套以西为1030hPa左右的较强高压中心,冷空气由河套以西向东南方向扩散,赣东北处高压底部,等高线较密集,受850hPa弱高压脊、冷空气和辐射降温共同影响出现大雾。     

探空仪器变性的判断

探空仪器变性会使部分或整份探空资料失真,影响气象预报。文章从规定等压面的高度、规定等压面的气象要素等几个方面对探空资料进行分析,利用对比、分析图表的方法总结出仪器变性的特征,提出判读方法,对资料的取舍做合适的处理,从而确保探空资料的准确性,更好的服务于气象预报。     

五道沟地区实际蒸发变化趋势及影响因素分析

基于五道沟水文实验站1964~2011年观测资料,从该区实际蒸发量变化的影响因素着手,运用MannKendall非参数统计检验和SPSS软件系统分析了其与气温、降水量、风速、日照、相对湿度及潜在蒸发量的变化趋势与相关性,探讨了实际蒸发量在年际、季节与不同气候条件下的影响因素。结果表明,实际蒸发量与潜在蒸发量存在明显的正相关关系,当干旱指数R1.0时,气象要素共同影响实际蒸发量;当1.0R1.7时,实际蒸发量主要受风速、日照控制,其次受降水的影响;而当R1.7时,实际蒸发量主要受制于相对湿度、风速、日照的变化,与降水关系不大。     

重要度-可能度因果分析方法及其应用

综合考虑了系统因素的相对重要度与可能度,提出了一个新的相对重要度-可能度因果分析方法（IPCA）。利用科学方法给出了因素相对重要度、可能度的测定方法及因素综合分析矩阵与重要度-可能度因果分析图。列举了该方法在过程质量管理控制与高科技品牌管理中的两个案例。     

鞍山地区PM_（10）持续污染状况及分析

鞍山PM10已成为重要的持续污染物,选用2009年鞍山市空气质量日报和逐日ρ（PM10）监测资料,分析了鞍山地区空气受污染状况,指出,近年来鞍山市PM10持续污染有加重趋势,各站点具有同步性;PM10持续污染存在着春、秋次数多,概率大,相对湿度、风速和风向对其影响较大的特征。     

石河子参考作物潜在腾发量的多元线性回归分析

利用FAO Penman-Monteith(1992)公式,根据新疆生产建设兵团农八师148团1998年～2008年(除2001年)4月～8月每日的气象资料,建立了参考作物潜在腾发量与其它气象要素的相关关系.利用这些相关关系进行参考作物潜在蒸发蒸腾量的估算,结果表明其精度较高,方法简单.可为今后灌溉管理和产量评估提供较为简便实用的模型.     

基于句法语义依存分析的中文金融事件抽取

事件抽取在自然语言处理应用中扮演着重要的角色,如股票市场趋势预测.传统事件抽取较为关注触发词和论元所属类型的正确性,较少地结合应用需求去分析研究事件抽取效果及使用价值.在财经领域,事件作用对象及动作是关注的重点.因此,本文聚焦于金融事件,抽取三元组事件ET(Sub,Pred,Obj).在中文财经新闻中,存在大量事件嵌套...     

长株潭城市群空气质量变化特征分析及预测

【目的】探讨气象因素与主要大气污染物的相关关系,研究空气质量的预测方法,为空气质量的监测、预警与调控提供一定的科学依据和参考。【方法】利用长株潭城市群23个国控监测点空气污染物日监测数据结果,研究2014—2019年长株潭城市群空气质量年份、季节、月变化特征及其对气象因素的响应,结合气象因素进行相关性分析,采用主成分分析(PCA)方法对13项气象数据进行降维处理,提取气象因素的综合评价指标,利用建立的BP神经网络、GA-BP神经网络、PSO-BP神经网络模型对长株潭空气质量进行预测分析。【结果】(1)长株潭城市群夏季空气质量较稳定,冬季空气质量稳定性最差,月平均值呈现“U型”分布状态。整体空气质量指数与平均气压呈正相关(P<0.05),与平均相对湿度、降雨量呈负相关(P<0.05)。冬季AQI变化受气象因素影响较小;(2)使用PSO-BP神经网络的预测值与实测值相关系数为0.996,平均绝对误差比BP神经网络、GA-BP神经网络分别减少90.50%、31.08%,均方误差比BP神经网络、GA-BP神经网络分别减少92.92%、17.15%。【结论】长株潭城市群PM_...