拟稳平差法在GNSS时间序列修复中的研究与应用

针对CORS坐标时间序列的缺失问题提出一种基于GNSS网拟稳平差的时间序列插值方法。在区域内选择相对稳定的测站构建基线网,根据稳定测站的趋势变化对缺失序列进行修复。模拟实验对比分析证明,拟稳平差法的修复效果最好,平均误差在5 mm以内,并保留了原始数据的运动趋势。使用拟稳平差法对待求点365 d的坐标序列进行仿真处理,并与真实序列进行对比分析。结果表明,仿真序列与真实序列变化趋势基本一致,E、N方向上的平均误差在5 mm以内,U方向上的平均误差在10 mm以内。

一般碰撞分支过程的拟平稳分布的存在唯一性

该文考虑一般碰撞分支过程的长时间动态行为.首先表明一般碰撞分支过程的平均灭绝时间一致有界以及平均返回时间有限,进一步得到了它能从无穷远处回来.最后证得过程的条件分布在全变差的形式下指数收敛到拟平稳分布.

不同温度下充氮低氧对赤拟谷盗各虫态致死效果与时间研究

了解低温对充氮低氧气调致死害虫过程和时间的影响程度,以及氮气气调过程中害虫异常行为反应与种群完全致死时间的关系可为低温充氮(低氧)与成功杀虫应用提供指导。分别在低温18℃、准低温23℃和常温28℃条件下,测定了赤拟谷盗的卵、幼虫、蛹、成虫各个虫态在控制氮气体积分数98%(氧气2%以下)过程中不同时间的死亡率及完全致死时间,以及视频监测下成虫行动异常和击倒反应率与种群完全致死的关系。98%氮气体积分数下,18、23、28℃时赤拟谷盗卵的死亡率-时间回归方程分别为y=3.61+5.47、y=3.92x+11.11和y=5.95x+5.83,完全致死时间分别为28、24、16 d;幼虫的相应回归方程分别为y=4.62x+10.16、y=6.08x+8.33和y=6.66x+21.67,完全致死时间分别为20、16、12 d;蛹的相应回归方程为y=3.69x+3.81、y=4.11+3.89和y=5.87x+13.33,完全致死时间分别为28、24、20 d;成虫的相应回归方程分别为y=6.33x-1.67、y=5.87x+13.33和y=7.29x+15.56,完全致死时间分别为16、16、12 d。18、23、28℃温度下成虫击倒反应与完全致死时间的关系分别为y=-10.32x+27.49、y=-7.11x+23.91和y=-4.99x+20.05。18、23、28℃温度下成虫击倒反应与完全致死时间的关系分别为y=-10.14x+26.51、y=-7.01x+23.15和y=-5.64x+19.46。98%氮气体积分数下低温18℃比准低温23℃时,100%致死各虫态的延迟时间分别为卵4 d、幼虫4 d、蛹6 d、成虫4 d;低温18℃与常温28℃时,100%致死各虫态的时间分别为卵12 d、幼虫8 d、蛹、8 d、成虫4 d。低温18℃下完成致死各虫态的时间均较准低温和常温下显著延长,完成致死蛹的时间延迟最多,低温充氮气调防治赤拟谷盗应以杀死其蛹为目标。气调杀虫中成虫的异常反应与完全致死最具耐力虫蛹的时间关系可作为杀虫过程效果评价指导。

分数阶薛定谔方程反演左边界的拟边界正则化方法

研究无界区域上时间分数阶薛定谔方程的反演左边界反问题,这是一个不适定问题,即问题的解不连续依赖于测量数据.利用拟边界正则化方法求解此反问题,给出拟边界正则解.在先验和后验正则化参数选取规则之下给出正则解和精确解的误差估计.

时间拟人化倾向及其对亲社会行为的影响

消费场景经常触发消费者的拟人化想象,营销实践也越来越多地运用拟人化元素。时间作为一种重要的生活要素,对时间的拟人化加工常常出现在我们的生活中。而从心理学、消费行为学视角来探究时间拟人化倾向的研究较为缺乏,甚至并未有研究进行时间拟人化倾向差异及其产生原因的探讨。因此本研究提出,时间拟人化倾向在成因上具有特殊性且在消费决策与行为中发挥着独特的作用。首先,从区别于其他拟人化对象的时间的本质特征出发,本研究提出结构需求动机影响消费者的时间拟人化倾向。其次,当消费者产生时间拟人化倾向后,会激发基于情感的决策模式,从而强化了亲社会行为。此外基于这一路径本研究探讨了相关边界条件,认为个体情绪状态可以对其产生调节作用。从营销实践来说,本研究增加了对时间拟人化的理解,对更好地运用时间拟人化进行营销具有重要的指导意义。

自拟益气养阴解毒汤治疗急性放射性食管炎的临床观察及网络药理学研究

目的:观察和分析自拟益气养阴解毒汤在放射性食管炎中的治疗效果,通过网络药理分析药物分子生物学功能,对药物的药理作用机制进行分析。方法:将60例自2022年8月-2023年7月在滕州市中心人民医院肿瘤科接受放射治疗的恶性肿瘤患者通过数字表法将患者分为对照组和试验组,对照组接受放射治疗期间采用西医常规治疗,试验组患者在西医常规治疗基础上联合应用自拟益气养阴解毒汤治疗,针对急性放射性食管炎发生率、发生时间进行对比,同时比较两组放疗完成率。结果:与试验组相比,对照组急性放射性食管炎总发生率显著更高(P<0.05)。两组对比,试验组急性放射性食管炎发生时间显著更长(P<0.05)。试验组患者放疗完成率较对照组高(P<0.05)。结论:自拟益气养阴解毒汤可使放疗患者放射性食管炎发生率得到抑制,还可延长其发病时间,对于提高放疗完成率有重要意义。

多项时间分数阶抛物型方程反源问题的拟逆方法

本文利用分数阶拟逆方法解决多项时间分数阶抛物型方程的反源问题,该反问题是不适定的。 首先给出了反问题的条件稳定性,然后提出分数阶拟逆方法,即在原方程中引入了与椭圆微分算子 有关的新的扰动项,最后基于多项Mittag-Leffler函数的一些性质,在理论上我们给出了正则化解在先验正则化参数选择规则下相应的收敛速度。

MODIS/NDVI长时间序列数据拟合重建——以文山州为例

NDVI长时间序列被大量应用在生态环境动态检测、国土空间规划、植被物候提取和气象监测等领域,然而经过预处理后的NDVI数据依旧包含大量噪声。故本文利用S-G滤波方法、双Logistic函数拟合法及非对称高斯函数拟合法对文山州2010—2020年的原始数据进行重建。在像元尺度上计算拟合数据的相关系数(CC)和均方根误差(RMSE)比较其保真性;之后基于赤池信息准则(AIC)和贝叶斯信息准则(BIC)对拟合模型的拟合优度进行评价。实验表明:三种方法的拟合效果与不同植被类型有关,对森林、草地及灌木地NDVI值不易发生突变的地区A-G与D-L有更好的重建效果;而在NDVI值变化较强的耕地区域S-G较前两种方法更加精确。三种方法均方根大致相同,但D-L的相关系数最高,故D-L保真性较好;S-G在拟合模型效果上表现得更加稳定,A-G次之。

拟平移不变信号的自适应采样与重构

在采样问题的研究过程中,时间编码器作为易实现且高效的采样装置被提出。为达到高效重构信号的目的,基于时间编码器对拟平移不变空间中信号的自适应采样与重构展开研究,重点研究拟平移不变信号的重构算法。首先,基于“Crossing”和“Integrate-and-Fire”时间编码器,分别考虑了2种自适应采样方式,并建立了相应的精确重构算法。其次,讨论了一种可以产生有限自适应平均样本的IF采样器,并给出了基于样本的近似重构算法。结果表明,当时间编码器的稠密度满足一定衰减性时,建立的精确重构算法具有指数收敛性;当生成元满足一定衰减性时,近似重构算法的收敛速度线性依赖于IF采样器的阈值参数。

地下中深孔爆破的最佳减振延期时间研究

以地下铁矿扇形中深孔爆破为研究对象,对实际采集的爆破振动波进行全波段的频率分析,在Matlab拟合叠加分析的基础上,提出了以高频次子周期对应的半周期为最佳延期时间的方法,并进行了数值模拟与现场验证。研究表明:将爆破振动波主频对应的半周期进行错相相减,减振效果并不明显,甚至有振动增强的现象;孔间最佳延期时间主要与爆破振动波有效波段内所包含的高频次子周期相关。以高频次子周期确定延期时间准确性更高。多次叠加减振强度的大小仍与高频次子周期相关。只是在低叠加次数条件下,两者之间的敏感性不高,次高频次子周期也可以起到一定的降振效果。但是,随着叠加次数的增加,两者之间的关联性不断增强,故只有高频次子周期才有良好的连续叠加减振效果。

两种NDVI时间序列数据拟合方法比较

归一化植被指数(NDVI)时间序列数据拟合目的是降低时序数据的噪声水平,重建高质量的NDVI时序数据,有利于多种参数反演和信息提取。针对国际上普遍应用的两种NDVI时间序列数据拟合方法,即Savitzky-Golay滤波法和非对称性高斯函数拟合法,该文在介绍两种方法基本概念的基础上,利用直接比较法和间接比较法在中国对两种拟合方法进行了比较分析。结果表明,Savitzky-Golay滤波法和非对称性高斯函数拟合法的拟合效果总体上一致,但二者之间还是存在区域差异性,这种区域差异与两种方法的自身特点和中国区域自然条件紧密相关。不同数据拟合方法的比较研究可以弄清每种方法的优缺点和区域适宜性,有助于研究人员针对不同研究目的和研究区域选择适宜的NDVI数据拟合方法,减少遥感数据处理中的误差,提高研究精度。

一种快速的时间序列线性拟合算法

提出一种新的基于关键点的时间序列分段拟合算法.通过一次扫描数据,该算法依次利用三个连续数据形成的夹角和非单调序列中的极值点,选择反映序列趋势变化的关键点,实现时间序列的线性拟合的同时剔除了噪音干扰,能精确定位单调序列中的突变转折点,发现序列中的尖峰状态.实验结果表明该算法具有良好的分段拟合性能.

基于曲线拟合的多传感器时间对准方法研究

针对多传感器数据融合时间不同步、数据率不一致的特点,提出了一种基于曲线拟合的时间对准算法。该方法能将不同传感器测得的不同采样周期的数据对准到同一时间点上,以便进行特征提取与数据融合。同现有算法相比较,该算法计算简单,速度快,提高了融合效率。

一种新的时间序列线性拟合方法

提出一种新的时间序列线性拟合方法。通过判断连接相邻点所成线段的斜率变化,选择时间序列中的转折点,将这些点与时间序列的极值点合并作为关键点,利用这些关键点组成的序列拟合原时间序列。该线性拟合方法在剔除噪声的同时,能更精确地定位时间序列中的关键点。实验结果表明,与已有方法相比,该方法能近似表示原时间序列,且拟合后的时间序列和原时间序列之间的拟合误差更小。

一种基于Hamilton型拟变分原理的时间子域法

本文首先给出有阻尼线弹性动力学的一类变量广义Ｈａｍｉｌｔｏｎ型拟变分原理，它能反映动力学初值一边值问题的全部特征。然后，以这类Ｈａｍｉｌｔｏｎ型拟变分原理为基础，提出一种时间子域以五次Ｂ样条函数插值的时间子域法。算例表明，这种动力响应分析新方法的精度和计算效率都明显高于国际上常用的Ｗｉｌｓｏｎ－法和Ｎｅｗｍａｒｋ－β法。

水稻纹枯病流行的时间动态模拟分析

通过田间小区试验获得水稻生长季节中纹枯病(Rhizoctonia solani)相对严重度(x)随时间(t)而变化的动态消长曲线,用Epitimulator软件计算出单分子、逻辑斯蒂、龚伯茨和理查德拟合模型.根据各模型的检验参数分析比较4种理论函数对纹枯病进展曲线的拟合性,发现单分子函数的拟合性最差,龚伯茨函数优于逻辑斯蒂函数;当确定适当形状参数m值时,用理查德函数可获得纹枯病发展动态的最优拟合模型,其决定系数最高而卡方值和均方根误差值最小.在实验中设置了3个纹枯病接种处理并获得3条病害进展曲线,用理查德对它们进行拟合所得到的拟合模型分别是:x=[1+0.187 4 exp(-0.213 9 t)]^(-20.5699)±0.0170(m=1.048 6,R=0.982 2,X^2=0.010 9) x=[1-0.690 3 exp(-0.210 3 t)]^(3.6881)±0.0198(m=0.728 9,R=0.988 5,x^2=0.010 9) x=[1+0.636 4 exp(-0.431 6 t)]^(-8.0703)±0.0277(m=1.443 3,R=0.988 2,x^2=0.015 6)

一种无限长时间序列的分段线性拟合算法

本文提出了一种无限长时间序列的分段线性拟合(Infinite Time Series-Piecewice Linear Fitting,简称ITS-PLF)算法,该算法根据关键点保持时间段的统计特性,确定选择关键点的区间范围;若极值点的保持时间段不在区间范围,则根据包含极值点的连续三个时间数据之间的夹角与筛选角度之间的关系,判断该极值点成为关键点的可能性.实验表明,ITS-PLF算法的执行不依赖于时间序列长度及领域知识,可以有效识别关键点,并可根据数据压缩率的变化实现自适应拟合.

弛豫时间测量的数据拟合

介绍了计算弛豫时间的数据拟合原理、拟合误差估计及拟合优度的统计度量，在此基础上，用ＮＤＰ一ＦＯＲＴＲＡＮ３８６语言自编了拟合程序ＳＩＭＦＩＴ，该程序能提供不同的拟合方法和多种拟合函数供使用，并能显示拟合曲线和拟合误差，特别适用多指数弛豫的数据拟合。

基于函数拟合的玉米叶片反射光谱时间变化规律分析

为了探索玉米(Zea mays L.)叶片反射光谱时间变化规律,对21个叶位的玉米叶片进行了每天一次的反射光谱测量,获得了玉米活体叶片整个生命周期反射光谱数据1 261条。在此基础上采用光谱相关图方法,对400～960nm的可见光、近红外波段的玉米叶片反射光谱进行分段拟合,获得了7个表征玉米叶片反射光谱时间变化规律的拟合参数,并对这7个参数的时间变化趋势采用二元二次多项式进行拟合。结果表明该方法对单片叶片反射光谱的拟合效果非常理想,其中98.7%的叶片反射光谱拟合复相关系数r大于0.99,80.9%的叶片反射光谱拟合均方根误差RMSE小于0.001 5。将所有数据的拟合结果与原始数据进行比较,复相关系数r为0.9978,均方根误差RMSE为0.010 5,拟合结果表明该方法较好地保持了反射光谱时间变化的趋势,能够充分利用叶片反射光谱的相关性,有效地表征玉米叶片反射光谱随时间变化的规律。

基于遗传-拟牛顿混合算法的到达时间差定位

结合遗传算法的群体搜索性和拟牛顿迭代法的局部细致搜索性,提出一种基于遗传-拟牛顿混合算法的到达时间差定位方法。该方法利用遗传算法进行全局迭代,当收敛结果达到满意值后将其作为拟牛顿迭代的初始值继续迭代,直至得到精确解,由此克服遗传算法后期搜索效率低以及拟牛顿法对初始值敏感的缺陷。仿真结果表明,在参数设置合理的前提下,相比遗传算法和拟牛顿法,该混合算法性能稳定,具有较快的定位速度和较高的定位精度。