广州市近50年气温变化特征研究

气候变化对自然界和人类的影响都十分巨大,关于气温变化的研究是气候变化研究中的热点。本文以1961年1月1日到2008年12月31日广州市日平均气温数据为基础,运用滑动平均法、小波分析等方法研究发现：近50年来,广州市年平均气温与年最高气温有较明显的增长,年最高气温和最低气温具有2—4年的震荡周期,其变化均以4年为限交替出现高-低变化的趋势。     

地基土上水工建筑物的抗滑动稳定研究

研究地基土上水工建筑物滑动设计和计算中存在的问题。利用基坑内压板抗滑动试验成果,确定地基土包括回弹影响后的抗滑动承载能力。采用地基土承受偏心荷载的最大压应力σmax控制地基土与压板的位移和抗滑动形式,可以发生不同的3种最大位移面,形成6种抗滑动形式。根据地基土承受的最大压应力,提出设计抗滑动的计算方法：定量确定地基土与压板抗滑动的摩擦系数计算值,地基土的抗滑动安全系数由指标安全系数控制,修正在地基土上建筑物整体滑动的计算公式,计算预测可能发生的多种最大位移面和抗滑动形式及绘制地基土滑动区轮廓,限定地基土发生平面抗滑动形式时承受的最大压应力值。按拟定方法,回顾分析3座已建水工建筑物,分析计算成果符合实物工况。     

1960—2005年湄公河流域径流量演变趋势

根据湄公河流域6个代表性水文站1960—2005年的实测资料,利用滑动平均法和Mann-Kendall非参数检验法对径流量变化趋势进行了分析.结果表明:湄公河流域径流量年际变化较平缓,趋势不显著;年代变化中,上游3个站点的变化趋势较小,而下游3个站点呈现先减小后显著上升的趋势;径流量年内分配极不均匀,下游地区来水比上游地区更加向汛期集中,月径流量有显著变化趋势的主要发生在非汛期月份,大部分站点汛期呈下降趋势,非汛期呈上升趋势.     

摩擦力在生活中的应用

在物理学中,两个相互接触的物体,当它们要发生或已经发生相对运动时,就会在接触面上产生一种阻碍相对运动的力,这种力就叫摩擦力。摩擦力可分为静摩擦力、滑动摩擦力、滚动摩擦力。在日常生活中摩擦是一种极为普遍的现象,在生活中应用的例子有很多。如走路跑步需要鞋子跟路面的摩擦,吃饭喝水需要手跟碗碟、筷子、杯子的摩擦,穿衣需要衣服跟身体的摩擦等等。     

基于滑动窗口的数据流中近期频繁项挖掘

提出了一种在单独数据流中挖掘近期频繁项的算法MRFI。该算法采用基于对时间敏感的滑动窗口的模式,保证了挖掘结果的时效性,并利用循环队列和二叉排序树实现了简单高效的数据存储和处理,该方法是一种近似算法,它可以消除历史数据对挖掘结果的影响。实验采用IBM数据发生器产生合成数据,证明了该算法的有效性。     

大型复杂结构-桩-土振动台模型试验土箱设计

以基于天津站交通枢纽的大型复杂结构-桩-土振动台试验为背景,详细介绍土箱设计特别是其边界设计,通过试验数据并结合模型模态分析对边界效应进行定量分析,检验土箱边界实际效果并为边界的进一步改进提供事实依据.研究结果表明:在土箱底部,通过设置分割条嵌入模型土中做成的摩擦边界的效果较好;在土箱垂直于地震动两侧壁上,聚苯乙烯泡沫塑料做成的柔性边界对Taft波和人工波加载的效果比较好,而对天津波加载效果略差;在土箱平行于地震动两侧壁上,通过侧壁内表面贴聚氯乙烯薄膜并涂抹润滑油做成的滑动边界起到一定的效果,但偏差较大.对模型土的模态分析表明:通过提高模型土域的宽高比以及适当减小柔性边界的弹性模量都可以明显减小柔性边界对模型土的影响.土箱设计总体效果较为理想,边界设计及分析可为类似土-结构相互作用振动台试验提供借鉴.     

基于数据驱动的线性聚类ARIMA长期电力负荷预测

针对某些发达城市因负荷波动大而导致的长期电力负荷预测精度低问题,提出了一种基于数据驱动线性聚类(data-driven linear clustering,DLC)的自回归积分滑动平均(auto-regressive integral moving average,ARIMA)预测方法。首先,利用线性特征作为聚类标准对每年的大型变电站负荷数据集进行预处理;然后,对得到的每个子序列构建最优自回归积分滑动平均模型,以预测其相应的未来负荷;最后,汇总所有的模型预测结果从而获得电力系统长期负荷预测结果。从误差分析和应用结果可知,理论和实践都验证了所提出的方法在保证建模精度的同时能够降低随机预测误差,从而获得更稳定、更精准的电力系统负荷预测结果。     

DNA聚合酶Ⅲ全酶的功能和结构的发现

介绍了DNA聚合酶Ⅲ和聚合酶Ⅲ*的发现,DNA聚合酶Ⅲ全酶形式的提出以及全酶亚基的分离。同时,介绍了DNA聚合酶Ⅲ全酶的结构和功能,其中包括α核心的聚合酶功能,ε亚基的3′→5′外切核酸酶活性,[WTHZ]β[WTH1]亚基滑动夹子的功能以及γ复合物的结构与功能。     

基于动态MDONPE算法的间歇过程故障检测

针对间歇过程数据存在的非线性和动态特性导致故障检测效果不佳的问题,提出一种基于滑动窗(sliding window,SW)的多向差分正交邻域保持嵌入(multiway differential orthogonal neighborhood preserving embedded,MDONPE)算法.首先对间歇过程数据...     

应用ARMA模型的辅助载波多普勒精确估计

在GPS和捷联式惯性导航系统（strapdown inertial navigation system, SINS）的超紧组合结构中,惯性测量单元（inertial measurement unit, IMU）和星历信息等估计得到的载波多普勒辅助值是影响跟踪环路性能的主要因素,因此提出一种应用自回归滑动平均（auto-regressive moving average, ARMA）模型对估计过程中存在的随机多普勒误差建模,精确估计载波多普勒方法。通过判定随机多普勒误差序列的平稳性,采用时间序列分析的方法建立数学模型;根据随机误差序列的自相关函数和偏相关函数特性,确定模型类型和阶数;利用Yule Walker方法估计模型参数,得到符合该随机序列的数学模型。仿真结果表明,该模型具有很好的适用性,能准确拟合随机多普勒误差,为超紧组合系统中的辅助环路提供精确的载波估计。