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Zhendong Ceshi yu Zhenduan针对现有模型不适用于木棉纤维材料流阻率预测的问题，测试了不同体密度的木棉毡。首先，使用已有的预测模型计算了木棉毡的流阻率；其次，通过对测试值拟合，给出了适用于木棉毡流阻率预测的经验模型；最后，考虑不同体密度下木棉纤维的截面形状与排布，基于Tarnow模型和哈根‑泊肃叶流动假设，通过推导微单元中的平均速度和摩擦力，给出了纤维圆形截面和扁平截面下木棉毡流阻率的分析模型，并使用压扁率对模型进行了修正。结果表明：与测试值对比，已有模型的木棉毡流阻率预测精度较低；修正模型适用于介于两种截面之间的过渡状态 ...
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Kongjian kexue xuebao国家空间天气监测预警中心(NCSW)从2004年7月1日开始对用户提供空间天气预报服务, 其中包括未来24, 48 h和72 h的F10.7指数和Ap指数预报. 本文对2005－2022年NCSW的F10.7指数和Ap指数的预报结果进行了检验. 通过检验发现, NCSW预报的未来24, 48 h和72 h的F10.7指数平均比实测值偏小; 未来24 h的Ap指数平均比实测值偏大, 未来48 h和72 h的Ap指数平均比实测值偏小.
陈 安芹 +5 more
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Deep quantile regression for growth and maturation reaction norms
Methods in Ecology and Evolution, Volume 17, Issue 1, Page 111-124, January 2026.Abstract Understanding species' growth and maturation responses to anthropogenic and environmental pressures is crucial for tracking demographic shifts, phenotypic change and ensuring population sustainability. Traditional regression methods often focus on modelling the conditional mean of life‐history traits, potentially overlooking heterogeneity in ...
Guankui Liu +4 more
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日本东北MW9.0地震的PI模型参数设置与预测效能回溯性检验
Dizhen xuebao, 2018 以日本局部地区（32.0°N—46.0°N，136.0°E—148.0°E）为研究区域，应用图像信息（PI）方法，获得了不同计算参数模型下包含2011年3月11日日本东北MW9.0地震的多组预测窗热点图像。以0.5°×0.5°和1.0°×1.0°的网格尺度和5—10年预测窗长为主要参数变量，并以R值和受试者工作特征（ROC）方法检验不同参数模型下PI方法的预测效能。结果表明，多组参数模型下MW9.0地震所在预测窗内，其震中所在网格及其摩尔邻近网格均曾出现热点图像，表明PI方法可对日本东北MW9 ...
Cheng Song +5 more
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Antipode, Volume 58, Issue 1, January 2026.Abstract Green finance is widely hailed as the solution to environmental and capitalist crises, promising to address climate change and secure future returns. Yet, rather than being market‐driven, it increasingly relies on data‐intensive forecasting models and scenarios that resemble economic planning.
Giulia Dal Maso, Alessandro Maresca
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Gaoya dianqi, 2017 为提高风电场发电功率预测的精度,提出一种基于Elman神经网络和实测风速功率数据的短期风功率预测方法。根据风速和风电功率历史数据来拟合风电机的风速功率曲线;建立基于Elman神经网络的短期风功率预测模型,并利用遗传算法对网络参数进行优化。最后,将文中预测模型应用到实测数据验证模型的有效性,结果表明了模型的先进性。
王一珺, 贾嵘
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Gaoya dianqi, 2015 文中基于广义回归神经网络（GRNN）技术挖掘数据变化规律,构建了GRNN神经网络预测模型,运用该模型对油纸绝缘变压器进行寿命预测。将变压器绝缘纸老化过程中生成的特征产物如糠醛、CO2和CO的质量分数,以及相关时间参量作为模型输入。将所采集的多组油纸绝缘变压器的测试样本作为基础数据,运用该模型对相应的变压器进行寿命预测。结果表明,模型寿命预测的输出值与实际值基本一致,从而验证了模型的合理性,这对监测绝缘材料老化状态的进一步研究具有现实意义。
林喆, 兰生, 张宇航
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Haiyang yu huzhao海表面温度(sea surface temperature, SST)是影响海洋和气候变化的重要因素之一，准确预测SST的变化对于海洋生态环境、气象和航行等至关重要。传统的SST预测方法通常依赖于数值模式，但是其计算成本较高。该文基于深度学习模型(3D U-Net)，将SST、海表面高度异常(sea surface height anomalies, SSHA)以及海表面风(sea surface wind, SSW)作为输入变量成功构建了南海SST的快速化智能预报模型。结果表明，与卷积长短时记忆 ...
谢 博闻 +4 more
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Dianci bileiqi, 2022 通过输电线路接地网腐蚀试验获得44样本数据,对样本数据进行主成分分析,根据计算结果确定pH值、Cl-含量和NO3-含水量为输电线路接地网腐蚀预测模型的输入量。针对狼群算法存在的缺陷,对探狼游走行为和猛狼运动步长进行改进,得到改进狼群算法。利用改进狼群算法对最小二乘支持向量机进行优化,建立基于IWPA-LSSVM的输电线路接地网腐蚀预测模型。采用IWPA-LSSVM预测模型对线路接地网腐蚀程度进行预测,结果表明,IWPA-LSSVM预测模型的平均相对误差、全局最大相对误差和均方根误差分别为3.47%、4 ...
林肖斐 +4 more
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Zhejiang Daxue xuebao. Lixue ban, 2019 针对目前大部分PM2.5 预测模型预测效果不稳定、泛化能力不强的现状，以记忆能力较强的循环神经网络（RNN） 和特征表达能力较强的卷积神经网络（CNN） 为基础，采取Stacking 集成策略对两者进行融合，提出了RNN-CNN 集成深度学习预测模型。该模型不仅充分利用时间轴上的前后关联信息去预测未来的浓度，而且在不同层次上将自动提取的高维时序数据通用特征用于预测，以保证预测结果的稳定性。最后，对集成之前的 RNN、CNN 和集成之后的RNN-CNN 模型，以2016 年中国大陆地区1 466 ...
HUANGJie(黄婕) +4 more
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