基于2009 — 2013年石羊河流域夏季（6月至8月）32个区域气象站和5个自动气象站的逐时降水资料，利用分析方法分析了石羊河流域的降水日变化特征。四个降水指数（每小时降水，每小时降水频率，每小时降水强度和不同持续时间的降水）。 结果表明，由于地理位置，海拔，纬度和天气系统的影响，石羊河流域每小时降水的空间分布，夏季每小时降水频率从上游到下游呈递减趋势，且每小时强度的空间分布较为复杂。 石羊河流域的降水，降水频率和降水强度呈现双峰分布的日变化规律，高峰期为01：00-09：00和14：00-23：00，强降水呈单日型。高峰期为14：00-23：00。 石羊河流域的总降水量和1-3小时的短时降雨频率比长时间降雨持续了10小时以上。 持续在1-6小时内的短时降雨通常发生在下午至傍晚，持续超过6小时的长时间降雨则通常发生在傍晚至清晨或午后至傍晚。

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运动想象分类matlab代码交通车辆识别系统 夏季项目，使用MATLAB中的神经网络工具箱来区分收费车辆和免税旅行者。 文档尚未完成！>>代码重组待定>>关于Gpu的硬件限制（更好的Nvidia计算能力> = 3.5要求）>>使用背景减法的幼稚分割方法不适用于遮挡和重叠对象数量更多的复杂图像> > 由于必须上传经过训练的网络和数据集>>数据集>>数据集并且无法使用ImageCNN进行训练，因此该代码无法正常工作。m>> videotrafficgmm是分类的主要模块，其余都是支持组件>>适当测试视频，测试数据，训练有素的网络以及其他各种输入和输出的路径变量将必须根据您的系统进行重新校准。 由于数据上传限制（无法上传大型数据集和训练有素的网络）的限制，该存储库未考虑指定目的的实现。尽管对于感兴趣的用户了解在我的项目中使用的方法可能会有所帮助，用于某些常见的计算机视觉问题 摘要：->名为“项目”的目的是研究CNN不同组件的各种特性。 该项目的目的是从交通视频源中检测正在行驶的车辆并识别车辆的类别。为简单起见，将车辆分为收费和免收费两类。 付费车辆包括所有具有四个或更多车轮的机动车，这些机动

基于1960-2012年我国8个区域310个站点的夏季逐月降水数据，采用趋势特征指数、M-K检验和空间差值等方法，分析我国夏季降水的时空分布特征。研究发现：从时空分布看，1960-2012年，长江中下游、华南、西北地区和青藏高原地区夏季降水量呈上升趋势，其中，长江中下游和西北西部地区夏季降水量显著增加，两个地区均在1990年代夏季降水量增加最多；东北、华北和西南地区夏季降水量呈下降趋势，从东北到西南一线，夏季降水出现了一条明显的倾向率负值带，其中，东北和华北地区夏季降水量减少最显著，东北地区夏季降水量在2

利用1999―2009年安徽省淮河以南地区60个县市站夏季逐日降水资料和安庆市探空站逐日资料,研究了中低层不同风向配置下局地降水与大尺度降水场之间的关系,以3种不同预报对象及相应的预报因子分别采用神经网络和线性回归方法设计6种预报模型对观测资料进行逼近和优化,从而实现空间降尺度.分析对比6种预报模型46站逐日降水量的拟合和预报效果,结果表明:采取相同的预报对象及预报因子的BP神经网络模型在拟合和预报效果上均好于线性回归模型,可见夏季降水场之间以非线性相关为主;神经网络模型预报结果同常用的Cressman插

MATLAB用拟合出的代码绘图睡眠时分析大脑的连通性 梅兰妮·伯恩哈特（MélanieBernhardt） 学期项目-数据科学课程研究 主管：J. Buhmann，顾问：D. Miladinovic 苏黎世联邦理工学院-机器学习学院 在这个学期的项目中，我们将展示如何在二元睡眠阶段分类的背景下，将图神经模型应用于从MEG记录中导出的多频大脑连接性数据。 该存储库包含与此项目关联的代码。 它包含以下所有必要的文件： 从原始Matlab文件构建numpy特征矩阵 构建并训练报告中介绍的图分类神经网络。 运行报告中描述的实验。 本自述文件详细介绍了此存储库文件的内容及其所包含的功能。 每个函数及其参数也都精确地记录在代码中。 从原始Matlab文件构建特征矩阵 使用文件build_features.py计算并保存实验所需的特征矩阵。 它包含以下功能： prepare_X将原始MatLab文件加载并合并为一个单个的numpy数组，形状为[nobs，4095，50]。 它以主题列表作为输入参数，仅在需要时才加载主题子集的数据。 transform_X_std执行标准频带聚合预处理步骤。 它采用一

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