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黏弹性板水弹性响应的非线性分析

通过将超大型浮式结构物(a very large floating structure,简称VLFS)模拟为黏弹性薄板，本工作对VLFS的非线性水弹性响应进行了解析研究。运用同伦分析方法(the homotopy analysis method,简称HAM),计算出速度势和板挠度的近似迭代解，并根据计算结果着重探究了几个重要的物理参数对黏弹性板形变的影响。结 …

基于自注意力机制的深度学习的海洋三维温度场预测

目前主要从时空角度出发对海洋三维温度场进行预测，却忽略了相邻位置的海温相关关系。为弥补这一不足，构建一种融合了自注意力记忆模块与卷积式长短时记忆神经网络（ConvLSTM）模型的SA-ConvLSTM三维温度场预测模型，不仅可以从历史三维温度场中提取海温时空特征，还能获取并记忆相邻点位置信息，从而实现对三维温度场时空变化的把握。实验结果表明：相较于 …

互联网时代基于超星学习通的大学数学信息化教学改革研究

2021年1月与2024年1月我国东部极端寒潮发生原因及机制探讨

伴随全球变暖和有卫星观测记录以来北极秋季海冰密集度的下降，近几年，东亚地区极端降温事件频繁发生。基于北极涛动指数、北极海冰密集度及温度、位势高度和风场等大气环流数据，研究2021年1月和2024年1月我国极端寒潮的时空变化特征及其原因机制。2021年1月1日至9日，2024年1月17日至24日，我国东部地区（115°00′～120°00′E, …

基于随机森林模型的太阳辐射中长期变化分析

该文基于多源辐射观测资料，采用随机森林（RF）算法、季节差分自回归移动平均（SARIMA）模型及特征重要性等方法，对山东省济南市太阳辐射长期变化趋势和影响因素进行综合分析。结果显示：RF模型拟合月太阳辐射效果较好，决定系数和平均绝对百分比误差分别为0.92和9%，优于SARIMA模型；济南市及周边地区月太阳辐射1980—2020年经历“变暗”到“变亮”的过程 …

Evolution of 3-D Chlorophyll in the Northwestern Pacific Ocean Using a Gaussian-activation Deep Neural Network Model

Insufficient studies in characterizing vertical structure of Chlorophyll-a (Chl-a) in the ocean critically limit better understanding about marine ecosystem based on global climate …

—以高等数学教学为例

The Development of a Weather-Type Statistical Downscaling Model for Wave Climate Based on Wave Clustering

Reliable long-term wave data are significant for understanding changes and variability of ocean waves, which has important implications for coastal engineering, land erosion, and …

A Novel Network-Based Controller Design for a Class of Stochastic Nonlinear Systems with Multiple Faults and Full State Constraints

In this paper, the control issue of adaptive fault-tolerant is studied for a class of stochastic nonlinear systems with multiple faults and full state constraints, with multiple …

GSDNet: A Deep Learning Model for Downscaling the Significant Wave Height Based on NAFNet

Accurate wave height information is essential for marine engineering and safety. This study proposes GSDNet, a deep learning model based on the Nonlinear Activation Free Network …