检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]广西师范大学计算机科学与信息工程学院,广西桂林541004 [2]广西师范大学物理科学与技术学院,广西桂林541004
出 处:《广西物理》2010年第3期16-18,共3页Guangxi Physics
基 金:国家自然科学基金项目(41061040);广西师范大学博士科研启动基金项目(2007)
摘 要:风速、空气温度、空气湿度、土壤含水量是影响地表显热的主要因素。利用观测数据应用以BP神经网络为主并结合相关系数的分析方法研究显热通量的动态特征,将显热通量与风速、空气温度、空气湿度、土壤含水量做了相关性分析。结果表明空气温度和空气湿度与显热通量相关程度显著,它们的相关系数绝对值都在0.5以上,BP网络权值的点积明显高于其它两个影响因子;风速和土壤含水量与显然通量相关程度普通,它们的相关系数仅略高于0.3。此外,风速、空气温度与显热通量呈正相关关系而空气湿度、土壤含水量与显热通量呈负相关关系。通过对这些影响因子进行分析将有助于提高测定显热通量的精度,利用BP神经网络预测显热通量值可以为气象、生态环境等方面的研究提供可靠的决策数据。
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