退化喀斯特群落自然恢复程度评价

选择不同演替阶段群落的生物量、群落高度、与顶极群落的相似系数、显度和盖度等为指标,用层次分析法对退化喀斯特群落自然恢复的程度进行评价。结果表明,随演替的进展,群落盖度的恢复最快,其次为群落种类组成,群落高度的恢复程度居中,群落显度、生物量的恢复较缓慢。     

局部环上n阶矩阵的{1}-逆作成的集合及其特征性质简

运用有单位元的可换局部环上的矩阵广义逆理论和矩阵方法,研究了该局部环上一个可相似对角化的n阶矩阵A的某些{1}-逆构成的集合AP{1}及其扩集AP{1}∪{I},得到了集合AP{1}中元素的逆元存在的条件及扩集AP{1}∪{I}的子集作成子半群的条件.进一步地,还得到了集合AP{1}中元素的线性组合仍为{1}-逆的特征性质.?更多还原     

三言两语说“回家”

女人不止是一道风景线—教师其实,现在女人的就业已经很尴尬了,很令人同情了,那么多的人当三陪女,尽管有可观的收入,但社会地位是很低的,如果有更体面的工作机会供他们选择,我想相当一些人是不会甘心做这个行当的,还有,现在单位裁人,女人往往比男人处在更不利的地位,如果再提出让女人回家,岂不是倒退嘛?浪漫起来,想起女人是一道风景线,不需要浪漫了,就提出让女人回家,是不是对女人太不公平。     

考虑天气因素影响的离港航班滑出时间预测

针对现有滑出时间预测研究成果未考虑天气因素影响的问题，基于航空例行天气报告(meteorological terminal aviation routine weather report，METAR)，构建了考虑天气因素的离港航班滑出时间预测模型。首先，通过分析航空器场面运行态势，厘清了进离港航班滑行过程的时空交叠关系，重新定义了滑出时间的影响因素，并分别阐述了航班运行数据和气象数据的分析流程。基于相关性分析结果构建了滑出时间的反向传播（back propagation，BP）神经网络预测模型，并采用蝗虫优化算法(grasshopper optimization algorithm，GOA)对模型进行优化。以深圳宝安机场2周的实际运行数据对模型进行了验证，结果表明：（1）天气因素是滑出时间的主要影响因素之一，引入量化后的天气因素可显著提升滑出时间预测结果。（2）重新定义的同时段推出及滑行的进离港航班数量、进离港队列的概念和数据样本更加精准，相关性分析结果更加客观。（3）基于GOA-BP的滑出时间预测结果精度有明显提升，MAE和RMSE分别减少了11.40 s、12.62 s，MAPE提升了0.37%；±3 min和±5 min的准确率分别高达81%和94%。