简介：

简介：针对当前气象科学数据结构复杂、种类繁多、表现形式多样的现状和应用的需求，本文在理解气象元数据基础上，结合气象数据集的特点，采用元数据技术对气象海量信息进行有效发现、管理、整合和共享。依据结构化数据和非结构化数据分层管理的思路．由底层而上的方法建立了关系概念结构模型和关系模型，实现总体E—R模型与关系模型的转换。同时基于规范化设计，从概念结构、逻辑结构、物理结构等角度，提出了气象科学数据元数据库设计流程，结合Oracle10g建立了具有较高实用性的元数据库。这一方法为气象海量数据的管理和应用提出了一种新的实践。

简介：摘要  本研究利用长短期记忆网络（LSTM）与循环神经网络(RNN)模型，对福建省福州第十中学生的视力进行预测与分析。通过收集福州十中学生的视力数据，并采用LSTM与RNN模型进行建模与训练，在测试集中取得99.96%的准确率，通过三年数据的对比证明视力预测结果准确且可靠。实验结果表明，本方法在福州十中中学生视力预测与分析中具有较高的准确性和稳定性。此研究为进一步开展眼保健工作提供了重要依据，并可为全国中学生视力预测与分析提供借鉴。

简介：提出一种修正降雨特征衰减计算模型所需参数简单有效的分析方法,基于西安地区降雨物理特性测量结果和等效介电常数模型,利用文中的方法计算得到了20GHz～50GHz的参数,和ITU推荐的数据作了比较并进行了分析讨论,研究结果对精确评估降雨衰减特性有重要的理论意义和实用价值。

简介：本文提出一个基于数据挖掘技术的短期风电预测方法,它能够预测十五分钟内的风电功率。研究的重点是用多变量时间序列模型ARIMA、集中延时神经网络（FTDNN）和风力涡轮机的现象学模型来预测风电场发出的电力。通过对风电场实测数据进行仿真模拟,提出新的数据预处理方法,从而提高预测精度。

简介：很久以来,人们就知道树木能够帮助降雨。树木通过冷却土地、减慢风速引起的蒸发,以及通过树叶把水排到空中等方法来提高降雨量。据统计,约4047平方米的成年槭树林一天可以把约90922升的水送到空中。最近,科学家研究发现,树木还能以另一种更独特的方式帮助降雨。原来,许多树种的身上都栖息着一种很特别的细菌——丁香假单胞菌。当这些细菌飘到空中时,便会增大降雨或者飘雪的可能性。在这场“蜀吴联营”中,树木为丁香假单胞菌提供“基地”,供它们休养生息,当树木遭遇干旱时,丁香假单胞菌就开始“报恩”,飞扬到空中“挤”下雨水,供树木饱饮一顿。两者配合默契,心照不宣。

简介：庄稼和花草树木的生长需要雨水，可是，有时候天气会持续干旱，很长时间都不下雨，这个时候，人们常常会进行人工降雨。

简介：本文以多年来清远地区越北腹露蝗虫害发生的程度和常规气象因子为研究对象，选取秩相关系数较高且稳定性好的初选气象要素作为判别因子，然后运用逐步判别分析和逐步回归方法建立了越北腹露蝗虫害发生程度的气象等级预测模式。然后将两种模式进行组合预测。组合预测模式对2003-2006年的拟舍和2007-2008年的预报均取得了良好的效果。

简介：笔者于1998年-2007年历时10年的时间,对喜鹊的生活习性、喜鹊巢的形态与本年降雨量进行了观察研究,其结果是喜鹊加盖巢数与6、7月份及全年总降水量呈正相关关系,加盖巢数增加,降水量就增加。

简介：摘要：本文旨在探讨财务信息管理中数据分析与预测技术的应用，旨在提高企业财务决策的准确性和效率。通过分析数据分析与预测技术在财务领域的重要性和应用场景，以及相关的方法和工具，为财务人员和企业管理者提供参考和指导。

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简介：人工降雨:利用干冰升华产生的超低温,使空气中的一小部分水蒸气直接凝华形成小冰晶,然后空气中的大量水蒸气再以微小冰晶为凝结核继续凝结成雨滴。这些小雨滴组成了云,它们在云里互相碰撞,合并成大水滴,当它大到空气托不住的时候,就从云中落了下来,形成了雨。

简介：什么叫人工降雨？把天上的水实实在在地降到地面上来，不让它白白地溜走，这就叫人工降雨。但更为科学的称谓是人工增雨。但更为科学的称谓是人工增雨，包括空中作业、地面作业两种方法。

简介：利用传感网络对公共安全进行实时监测与风险预警,已成为公安信息化重要的一环.围绕公共交通网络中的诸多传感器,收集了海量的监测数据,并将其上传到服务器端进行监测及公共安全风险预测.但其传感数据庞大且密度低,对传输网络带宽及服务器端造成了不小的压力.本文在传感网络的节点端及中继处分别利用加权局部融合和约简融合,消除数据噪声,提高数据密度,剔除冗余属性;在服务器端利用基于遗传算法的BP神经网络进行分析预测,加速收敛速度,降低预测误差6%以上.

简介：摘要：本文旨在探讨大数据技术在业财税融合中的预测与风险控制研究。通过对大数据技术在业务、财务和税务领域的应用，分析其对企业决策和风险管理的影响。本研究将阐述大数据技术在预测和风险控制方面的潜力，为企业提供有力的决策支持和风险管理工具。

简介：摘要：随着全球气候变化日益凸显，自动气象站以高效、精准的数据收集能力，在气候变化研究中扮演着举足轻重的角色。本文通过深入探讨自动气象站数据在气候变化研究中的多元化应用，结合实例分析，揭示了这些数据如何为科学家提供有力支持，帮助他们更深入地揭示气候变化的内在规律。这些宝贵数据不仅增强了我们对全球变暖等复杂现象的认识，还为制定科学的应对策略提供了坚实的依据。

简介：摘要：《市场调查与预测》是一门理论和实践相结合的课程，以前教师进行教学时都会先将理论知识传授给学生，然后再让学生进行实践操作，但是随着信息技术的发展、应用，我国已经进入大数据时代，这种教学模式显然已经不能满足时代发展需要，所以就要积极寻找教学改革方法。本文对当前该门课程教学现状进行了分析，并提出了教学改革策略，希望可以为该门课程教学发展提供帮助。

简介：摘要：本文旨在探讨外贸企业中基于大数据分析的市场预测研究。随着全球化的加速和信息技术的不断发展，大数据已经成为外贸企业进行市场预测和决策的重要手段。本文主要从提升数据分析能力、完善数据治理体系、强化数据安全意识和推动数字化转型这些方面提出了外贸企业应用大数据进行市场预测的建议，通过本文的研究，希望能够对外贸企业的市场预测和决策提供一定的参考和帮助。

简介：分析了降雨气象环境对MIMO信道容量影响的机理,计算了降雨环境的路径复增益,在降雨环境下以N×N圆阵列天线为例对受降雨环境影响的MIMO信道容量进行了计算,计算结果与无降雨环境的信道容量做了比较分析。计算结果表明降雨环境可以降低MIMO信道容量,特别是如果系统链路较长或者频率较高时影响尤为严重。该研究方法对于研究其他恶劣气象环境（例如雪、雾、沙尘等）对MIMO信道容量影响也适用,研究结果为MIMO系统开发和利用提供了需要克服和考虑的问题以及研究方法和部分计算结果。

简介：首先对互联网服务提供商获得的无线网络数据（主要是蜂窝移动网络的数据）进行了初步分析,揭示了相邻基站的数据之间具有时间和空间相关性。然后建立了一种时空预测的混合深度学习模型,并提出了一种新的空间模型训练算法。最后使用无线网络数据集进行实验来评估模型的性能。结果表明,所提出的深度模型显著提高了预测精度。