给大家推荐6篇关于分布特征的计算机专业论文

今天分享的是关于分布特征的6篇计算机毕业论文范文, 如果你的论文涉及到分布特征等主题,本文能够帮助到你 网络新闻热点分布及其热度预测方法研究 这是一篇关于网络新闻,分布特征

今天分享的是关于分布特征的6篇计算机毕业论文范文, 如果你的论文涉及到分布特征等主题,本文能够帮助到你

网络新闻热点分布及其热度预测方法研究

这是一篇关于网络新闻,分布特征,用户行为分析,机器学习,热度预测的论文, 主要内容为随着互联网的普及与发展,网络上信息的数量正以爆炸式的速度增长。人们也习惯于通过网络去浏览和获取信息,网络新闻就是网络信息的一个重要传播途径。各新闻门户在给用户提供新闻浏览外,往往也给用户提供了评论的渠道,用户可以通过网络发表对相应新闻的评论。新闻网评也成为了新闻的重要组成部分。通过网络爬虫技术可以对需要的新闻和评论数据进行针对性的采集,能快速有效的在海量数据中获取所需要的数据。而机器学习的兴起及应用,为更好的进行预测分析提供了理论支持。目前针对新闻及网评的研究相比微博、论坛等的研究相对较少,缺乏量化分析及相应的应用研究。新闻及网评的传播往往与社会热点事件、社会舆论走向等相关联。本文主要通过利用网络爬虫技术采集网络新闻及其相应网评;研究新闻及网评的分布及产生规律;在此基础上,利用机器学习相关技术预测新闻热度,从而能够为新闻网评采集、热点事件分析、大众关注行为特征分析以及舆情监控等提供重要的理论支持。本文的主要研究成果如下:(1)通过对通用网络爬虫技术的研究,结合网络新闻网评生成的时序特征,针对网络新闻及其网评的采集需求,提出并实现了特定目标网站的网络新闻及其网评的高效采集系统。(2)研究新闻网评的在时间和空间上的分布特征及其规律;然后,进一步根据新闻内容对新闻分类,比较分析了不同类型新闻的网评分布特征;最后,根据用户发表网评的行为特征,对新闻热度进行分类,深入研究热点新闻的形成和分布规律。(3)基于新闻及网评分布特征的研究成果,通过多种机器学习分类算法,利用网评生成序列以及新闻发布的时间等一些特征信息,研究了新闻的热度预测方法。在此基础上,提出了结合多种评价指标的特征选择方法和结合多种集成方式的集成学习算法,能够显著提高新闻热度预测效果。

利用卫星资料研究人为排放区和临近海洋云特性及其对气溶胶响应关系

这是一篇关于云发生频率,分布特征,时间变化,气溶胶-云相关性,海陆对比的论文, 主要内容为云以及云-气溶胶相互作用对地气系统辐射传输和能量平衡具有重要的影响,是气候变化研究不确定性的主要来源。本文利用A-Train卫星队列中的Cloudsat卫星所提供的二级云分类产品资料(结合了CALIPSO卫星气溶胶激光雷达)2B-CLDCLASS-LIDAR以及MODIS卫星资料MYD08_D3,选取2007年3月至2017年2月的数据进行统计分析,研究了北半球主要的人为排放区(中国东部,美国东部和欧洲西部)及其临近海洋不同类型的单层云与气溶胶之间的相关研究。结果表明:1、从不同云型发生频率的空间分布可看出,卷云和层积云的发生频率可高达90%以上,高层云的发生频率在70%-80%左右,高积云和积云的发生频率则接近70%以上,深对流云和层云的发生频率则在20%以下。其中,卷云、深对流云和积云主要出现在低纬度的海洋上;高层云和高积云主要出现在中低纬人为排放严重的陆地上;层积云、层云和雨层云主要出现在中高纬地区,其中层积云和层云出现在海洋上居多,雨层云相较之下在陆地上较多一些。2、不同季节云型的出现频率差异较为明显,在夏季出现较多的云型以卷云、深对流云和积云为主;在冬季则是高层云、层积云和雨层云这样较稳定的云型占据主导。不同云型的发生频率在各区域的占比有所不同,但总体上卷云,层积云和积云的发生频率总和高达50%-70%,其次为高层云、高积云和雨层云,而深对流云和层云这两种云仅占10%以下。研究各云型发生频率的平均月变化特征,发现卷云和层积云发生频率的月变化相反,而高层云和雨层云发生频率的月变化相似。3、不同云型与气溶胶趋势变化之间的分析结果具有明显的海陆差异,它们之间的相关性在陆地区域比较好,而在临近海洋区域的相关性就很差。总体上卷云,高积云,积云和深对流云发生频率与气溶胶光学厚度(AOD)之间的变化趋势呈现正相关,而高层云,层积云(包括层云)和雨层云的发生频率与AOD之间的变化趋势呈现负相关。除此之外,在EU-EUO区域和WE-WEO区域各云型与AOD之间变化趋势相关性较好,但是在EC-ECO区域的相关性就较差甚至相反。

山西省人布鲁氏菌病时空聚集特征及可视化研究

这是一篇关于人布鲁氏菌病,分布特征,空间自相关,时空扫描,可视化的论文, 主要内容为目的:以县(区)级行政区域为空间单元创建山西省人布鲁氏菌病地理信息数据库,描述全省20112015年人布鲁氏菌病的人群分布、时间分布和地区分布,探索空间分布关系和时空聚集特征及某些可能影响布病分布的相关因素,并对结果进行可视化展示,为山西省制定有效、合理的布病防控策略提供科学的依据。方法:本研究利用现有的山西省布病监测数据,并从《山西省统计年鉴》、国家地球系统科学数据共享平台和地理空间数据云收集其它相关数据,以县级行政区划为空间单元对山西省布病开展系统研究。首先,采用探索性空间数据分析描述布病的分布特征,并揭示疾病的空间关联类型;继而,应用时空扫描统分析的方法,准确探测山西省布病的高危时空聚集区;并应用Arc Gis10.2.2等相关软件对以上结果进行可视化展示。结果:山西省人布鲁氏菌病分布特点:(1)4060岁年龄的人有较高的报告病例数,且男性的报告病例数要高于女性,布病患者大部分从事农牧业工作;(2)20112015年人布鲁氏菌病的报告发病率总体上呈上升趋势,且有明显的季节特征,主要发生在37月份,其中以5月最高;(3)主要集中在山西省北部县区,大致呈南低北高和西低东高的弧形趋势,这些地区大都为海拔1500-1800m,牧业发达且以牛羊为主的地区。全局Moran’s I系数显示,20112015年山西省119县(区)人布病报告发病率存在空间正相关,呈聚集性分布。局部Moran’s I系数显示,5年期间共有43个县区为“高-高”聚集区,且这些县区均集中在山西省北方。时空扫描分析结果指出山西省有统计学意义的时空聚集区一共有9个,分别为一级时空聚集区和8个次级时空聚集区。其中一级时空聚集区(LLR=4087.85,RR=3.98,P<0.001)的聚集中心为新荣区,半径为158.03km,聚集时间段始于2013年1月1日,止于2014年12月31日,总人口数为580.47万人,所辖县区数为21。次级时空聚集区主要有:(1)以榆社县为中心,辖4个县区,聚集于2011年1月1日-2012年12月31日(LLR=475.71,RR=3.18,P<0.001),总人口数为89.18万人;(2)以永和县为中心,辖1个县区,聚集于2013年1月1日-2014年1月1日(LLR=319.34,RR=9.62,P<0.001);(3)以沁源县为中心,辖2个县区,聚集于2013年1月1日-2014年12月31日(LLR=145.27,RR=2.90,P<0.001)。结论:本研究针对山西省最近几年人布病发病率的上升趋势,围绕其流行特征及相关因素、空间分布关系和时空聚集的研究思路,综合运用遥感和地理信息技术、空间自相关分析和时空扫描分析。可以较好且形象直观的:(1)描述山西省布病的人群分布、时间分布和空间分布的特点;(2)探索山西省布病的空间分布关系和时空聚集性。提示山西省布病的防控工作应将重点放到北部的一些县(区),应特别注意在春、夏季节从事牛、羊养殖的人群。

利用卫星资料研究人为排放区和临近海洋云特性及其对气溶胶响应关系

这是一篇关于云发生频率,分布特征,时间变化,气溶胶-云相关性,海陆对比的论文, 主要内容为云以及云-气溶胶相互作用对地气系统辐射传输和能量平衡具有重要的影响,是气候变化研究不确定性的主要来源。本文利用A-Train卫星队列中的Cloudsat卫星所提供的二级云分类产品资料(结合了CALIPSO卫星气溶胶激光雷达)2B-CLDCLASS-LIDAR以及MODIS卫星资料MYD08_D3,选取2007年3月至2017年2月的数据进行统计分析,研究了北半球主要的人为排放区(中国东部,美国东部和欧洲西部)及其临近海洋不同类型的单层云与气溶胶之间的相关研究。结果表明:1、从不同云型发生频率的空间分布可看出,卷云和层积云的发生频率可高达90%以上,高层云的发生频率在70%-80%左右,高积云和积云的发生频率则接近70%以上,深对流云和层云的发生频率则在20%以下。其中,卷云、深对流云和积云主要出现在低纬度的海洋上;高层云和高积云主要出现在中低纬人为排放严重的陆地上;层积云、层云和雨层云主要出现在中高纬地区,其中层积云和层云出现在海洋上居多,雨层云相较之下在陆地上较多一些。2、不同季节云型的出现频率差异较为明显,在夏季出现较多的云型以卷云、深对流云和积云为主;在冬季则是高层云、层积云和雨层云这样较稳定的云型占据主导。不同云型的发生频率在各区域的占比有所不同,但总体上卷云,层积云和积云的发生频率总和高达50%-70%,其次为高层云、高积云和雨层云,而深对流云和层云这两种云仅占10%以下。研究各云型发生频率的平均月变化特征,发现卷云和层积云发生频率的月变化相反,而高层云和雨层云发生频率的月变化相似。3、不同云型与气溶胶趋势变化之间的分析结果具有明显的海陆差异,它们之间的相关性在陆地区域比较好,而在临近海洋区域的相关性就很差。总体上卷云,高积云,积云和深对流云发生频率与气溶胶光学厚度(AOD)之间的变化趋势呈现正相关,而高层云,层积云(包括层云)和雨层云的发生频率与AOD之间的变化趋势呈现负相关。除此之外,在EU-EUO区域和WE-WEO区域各云型与AOD之间变化趋势相关性较好,但是在EC-ECO区域的相关性就较差甚至相反。

西印度洋二甲基硫的分布特征、迁移转化与海-气通量

这是一篇关于二甲基硫,分布特征,迁移转化,去除途径,海-气通量,热带西印度洋,阿拉伯海的论文, 主要内容为二甲基硫(DMS)是海洋中的一种挥发性含硫化合物,进入大气后容易被氧化形成硫酸盐气溶胶,进一步生长为云凝结核而减少光辐射,从而在浮游植物与地球接收的热量之间建立一个负反馈循环。海水DMS是浮游植物体内二甲巯基丙酸盐(DMSP)的分解产物,也是海水二甲基亚砜(DMSO)的主要前体,它们之间的相互转换是硫生物地球化学循环的关键过程,在地球气候系统中起着重要的作用。受季风驱动,印度洋海域形成的独特的环流体系及其衍生出来的重要海洋过程,都直接或间接影响着当地二甲基硫化合物的生物地球化学过程。深入探究海洋过程对DMS生产和去除过程的重要影响,研究西印度洋DMS及其前体(DMSP)和主要氧化产物(DMSO)的空间变化和周转过程具有重要意义,不仅丰富了全球海洋生源含硫化合物现场实测数据库,而且有助于精确估算全球DMS释放通量,为预测全球气候变化提供数据支持。本论文选取热带西印度洋和阿拉伯海作为研究海域,聚焦于海水二甲基硫化合物的生产和周转,通过现场实测和培养实验,分别于2021年12月21日至2022年1月11日、2022年2月26至3月30日对冬季(东北季风)热带西印度洋海域(3°N-10°S,61°-65°E)、冬末春初阿拉伯海中央海域(7°-17°N,63°-68°E)二甲基硫化合物(DMS、DMSP和溶解态DMSO(DMSOd))的空间分布特征、DMS海-气通量、影响因素等进行了较为系统的研究,并对DMS三种去除途径和溶解态DMSP(DMSPd)降解过程进行分析讨论,主要研究结果如下:(1)东北季风期间,热带西印度洋海域的塞舌尔-查戈斯温跃层脊(5°-10°S)表现为DMS浓度高值区(5.0-9.5 n M),主要原因是埃克曼抽吸作用(Ekman pumping)使该区域温跃层及营养盐跃层变浅,促进了次表层DMS的浮游植物生产,并被垂直混合带至表层;在其以北的0°-4°S区域,温跃层加深则抑制了次表层浮游植物生产,导致DMS、DMSP和DMSOd浓度较塞舌尔-查戈斯温跃层脊区域和赤道以北区域的低。微生物消耗是该调查海域DMS的主要去除途径(占74.4%),而光化学氧化过程(占17.7%)和海-气交换(占7.9%)的重要性则相对较小。(2)冬末春初季风转换期,阿拉伯海中央海域西北部表层表现为DMS、DMSP和DMSOd高值区,这与每年1-3月该海域发生的夜光藻(Noctiluca scintillans)藻华及其高盐环境应激作用有关。垂直分布上,混合层内10°N以北区域二甲基硫化合物的浓度比10°N以南海域的高,主要原因是10°N以北海域较浅的温跃层及营养盐跃层促进了藻类的生物生产,而10°N以南海域,受罗斯比波(downwelling Rossby wave)以及高盐水团(the Arabian Sea High-Salinity Water)下沉的影响,温跃层和营养盐跃层相对较深,从而减少了二甲基硫化合物的生物生产,并导致表层和次表层的DMS、DMSP和DMSOd向深扩展。此外,初春阿拉伯海中央海域表层DMSOd浓度显著高于冬季WTIO海域,这可能与稳定的水动力环境促进了DMS的细菌消耗过程以及藻华时期浮游植物的直接生产和释放有关。(3)西印度洋DMS海-气通量的空间变化受风速和表层DMS浓度共同影响。冬季热带西印度洋海域DMS海-气通量为0.5-34.9(6.4±8.0)μmol m-2d-1,冬末春初阿拉伯海中央海域为1.0-10.4(4.5±2.5)μmol m-2d-1。对比SCTR区域邻近海域及其他热带海域的研究结果,发现SCTR海域在东北季风和西南季风期间都是DMS活跃排放区。(4)DMSOd添加培养实验的结果表明,西印度洋DMSOd的生物消耗不是DMS的主要来源。本研究估算阿拉伯海中央海域DMSPd的平均生物消耗速率为10.6±9.8 nmol L-1 d-1,是热带西印度洋海域(3.1±1.1 nmol L-1 d-1)的3倍多,这种差异可能与两个海域的细菌数量及其种类分布有关。

基于CloudSat-CALIPSO资料的北极云宏观特征及形成机制研究

这是一篇关于北极地区,云,分布特征,形成机制的论文, 主要内容为自工业革命以来,全球变暖已成为不可否认的事实,但北极的气温正以两倍以上的平均变暖速率变化,其与辐射能量收支异常直接相关,而云量是影响辐射能量收支异常的一个重要因素。另外,北极地区海冰的大量融化,个别地区已成为无海冰流域。因此,开展北极地区云宏观过程及辐射效应的研究,是至关重要的。针对无冰海面上空云形成机制的研究,不仅增强了对北极地区云物理机理的认识,而且为改进天气与气候模式中云物理过程的参数化方案提供理论依据。基于Cloud Sat-CALIPSO(Cloud Sat-Cloud Aerosol Lidar and Infrared Pathfinder Satellite Observations)卫星反演资料、ERA5(ECMWF Reanalysis v5)月平均再分析资料、CERES-EBAF辐射资料以及怀俄明大学探空资料,分析了北极地区各类型云的时空分布特征和云辐射特征。分析结果表明:秋季是北极地区全年总云量最多的季节,且喀拉海-楚科奇海区域云量增加幅度最为明显,主要原因是:海气温差和海表面潜热、感热通量大,低压中心强,致使边界层上升运动增强。北极两个典型地区短波辐射通量和云短波辐射强迫的峰值存在差异,其原因主要归结于拉普捷夫海-波弗特海地区云量较少,且海冰覆盖率较大导致反照率较高,因此短波辐射通量峰值较大;挪威海-巴伦支海地区低云云量较大导致反射短波能力较强,因此云短波辐射强迫峰值较大。另外,北极地区分布着大量层积云(Sc),主要位于常年几乎无海冰覆盖的挪威海-巴伦支海区域。本文着重分析了该地区Sc云量季节变化影响因子,从抬升作用和水汽条件两方面入手,构建了Sc形成的物理机制概念模型:夏季时,层结较稳定,无法将水汽抬升至高层,抑制了海面的蒸发过程,风向转变为北风后,变为干平流输送,因此该地区在夏季Sc云量最少。除夏季之外的其他季节,海气温差较大所造成的蒸发过程较强,同时挪威海峡处的西南风向该地输送大量暖湿空气;在相对不稳定层结的作用下,大量水汽被抬升至凝结高度,因此在该地区春秋冬季节时形成大量Sc。北极云的研究在未来北极及其全球的气候系统研究中仍将占据极为重要的地位。因此,结合卫星资料、大气再分析资料等长期数据集,深入研究在全球变暖背景下,整个北极地区各类云云量的时空分布及辐射强迫情况,并着重分析无海冰覆盖区域Sc的宏观特征以及形成机制,可以为开展北极地区云-气候反馈的研究奠定基础。

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