城市热岛效应之“白屋顶”研究1 引言在近地面等温线图上，郊区气温相对较低，而市区则形成一个明显的高温区，如同露出水面的岛屿，被形象地称之为“城市热岛”。城市热岛中心，气温一般比周围郊区1°读左右，最高可达6°以上。图1 城市热岛效应示意图城市热岛效应的形成主要有以下原因：(1) 城市下垫面特性的影响。城市内有大量的人工构筑物，如混凝土、柏油路面和各种建筑墙面等，改变了下垫面的热力属性。这些人工构筑
1.引言 城市热岛效应(Urban Heat Island Effect)是指城市中的气温明显高于外围郊区的现象。在近地面温度图上，郊区气温变化很小，而城区则是一个高温区，就像突出海面的岛屿，由于这种岛屿代表高温的城市区域，所以就被形象地称为城市热岛。由于城市热岛效应，城市与郊区形成了一个昼夜相反的热力环流。 随着城市化进程的加快，我国城市热岛效应越来越明显，已成为影像城市可持续发展的八大环
城市热岛效应之“白屋顶”研究1 引言在近地面等温线图上，郊区气温相对较低，而市区则形成一个明显的高温区，如同露出水面的岛屿，被形象地称之为“城市热岛”。城市热岛中心，气温一般比周围郊区1°读左右，最高可达6°以上。图1 城市热岛效应示意图城市热岛效应的形成主要有以下原因：(1) 城市下垫面特性的影响。城市内有大量的人工构筑物，如混凝土、柏油路面和各种建筑墙面等，改变了下垫面的热力属性。这些人工构筑
原创
2013-05-28 22:14:27
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城市热岛强度 (UHII)
原创
2024-09-10 09:49:54
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城市热岛强度（UHII）城市热岛效应（UHI）的特点是城市地区局部变暖，是城市化对气候的重要影响。估算城市热岛强度（UH减少干扰因素的影响。
原创
2024-10-18 14:23:04
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# 使用机器学习进行湿度预测的完整指南
在现代环境监测和气候研究中，湿度预测是一个非常重要的任务。湿度不仅影响天气模式，还影响农作物的生长和人们的生活质量。借助机器学习的强大能力，我们可以创建一个湿度预测模型。本文将带您通过整个流程，从数据收集到模型的构建及预测。
## 整体流程
以下是实现湿度预测的完整流程：
| 步骤 | 内容
1．实验目的和内容1.1 实验目的基于Landsat8/TIRS数据反演地表温度，在此基础上研究北京城市热岛效应。掌握Landsat8数据的亮度
原创
2022-04-28 13:35:23
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一.灰色预测1.灰色系统下的灰色预测<1>什么是灰色系统？所谓的灰色系统其实就是夹杂在白色系统和黑色系统之中的一种系统，而白色系统就是全部信息已知的系统，黑色系统就是全部信息未知的系统。所以，夹在这两种系统中间的灰色系统就是部分信息已知，而部分信息也是未知的系统。<2>什么是灰色预测？灰色预测就是在灰色系统中所作的预测。灰色预测就是在部分信息已知，而部分信息也是未知的前提下
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2023-10-11 11:16:18
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一、论文简介目前已有的模型方法没有很好的和这些测试单元系统中包含的各类空间热源分布做充分的关联，大部分是通过节点法和能量平衡法来迭代温度值，很少有根据热源的分布规律从而得出相关的垂直温度分布形式这种方法的尝试，并形成一整套的理论运用方法，为了减少这方面的知识差距，本文意在提出一套详细的温度及其相关热源分布的理论和推导方法。 近年来，对空间内环境的调控精准度和节能要求日益提高，自控方面
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2024-01-30 08:35:14
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根据博主这些年来的观察及调研，还有在机器人公司的工作经验，从技术层面上我个人倾向把现在服务机器人分为三类。第一类是市场上可以见到的，第二类是虽然开始卖了然而还在实验室继续开发的， 第三类是还在实验室呆着的。第一类服务机器人广泛存在于国内的市场上，现在大众能接触到的基本属于这一类机器人，它们的特点可以简单概括为：一个平板电脑加一个遥控车底盘，为了要完成移动和壁障，一般还配备有激光传感器和摄像头(包括
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2024-07-30 13:35:17
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数据类型可以有：数字，分类变量，二进制，email，微博，用户数据，json，地理位置，传感器数据等。数据定量或者定性的属性值，比如身高，体重，年龄，性别，学科成绩等。算法简介：分类（classification）：给定一些属性标签，预测它们的一些属性。比如给定一些学生的初一初二的成绩，预测初三时的成绩。或者给定一些学生以往的成绩，预测其是否能够进入一本线等。（根据以往见过的例子，对新的数据进行预
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2024-05-14 12:09:40
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作者 | 冯偲1.nuScenes下载链接：https://www.nuscenes.org/预测类别：车辆 ，行人等2020年4月提出。其在波士顿和新加坡这两个城市收集了1000个驾驶场景，这两个城市交通繁忙而且驾驶状况极具挑战性。其数据集具有相关论文，可以看看，更好了解此数据集。 nuScenes 预测任务是预测 对象的未来轨迹。结果是一系列 xy 位置。预测
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2023-12-22 21:31:18
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## 机器学习进行金融风险预测
### 1. 整体流程
下面是实现"机器学习进行金融风险预测"的整体流程，以表格形式展示：
| 步骤 | 描述 |
| ------ | ------ |
| 步骤1 | 数据收集和预处理 |
| 步骤2 | 特征工程 |
| 步骤3 | 模型选择和训练 |
| 步骤4 | 模型评估和调优 |
| 步骤5 | 模型部署和预测 |
### 2. 每一步的具体操
原创
2023-09-04 14:09:27
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一、何为机器学习(Mechine Learning)？答：利用已有数据(经验)，来训练某种模型，利用此模型来预测未来。机器学习是人工智能的核心Mechine Learning。 例如：你和狗蛋儿7点在老槐树下集合，如何一块约去开黑，前两次狗蛋儿都7点10分才到。这两次狗蛋晚到10分钟就是经验。之后你会通过自己的经验判断，下次你会不会出发时晚10分钟，从而利用这10分钟干些有意义的事情。 对于机器学
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2023-09-26 19:32:08
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YCEO Surface Urban Heat Islands 数据集包括了全世界超10000个城市群的年度、夏季和冬季，白天与夜晚地表热岛强度指数
原创
2024-05-28 21:07:14
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YCEO Surface Urban Heat Islands 数据集包括了全世界超10000个城市群的年度、夏季和冬季，白天与夜晚地表热岛强
原创
2024-05-28 21:06:38
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YCEO Surface Urban Heat Islands 数据集包括了全世界超10000个城市群的年度、夏季和冬季，白天与夜晚地表热岛强度指数（
原创
2024-05-28 21:08:28
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协同过滤推荐算法，是最经典、最常用的推荐算法。通过分析用户兴趣，在用户群中找到指定用户的相似用户，综合这些相似用户对某一信息的评价，形成系统关于该指定用户对此信息的喜好程度预测。 要实现协同过滤，需要以下几个步骤： 1）收集用户偏好； 2）找到相似的用户或物品； 3）计算推荐。用户评分从用户的行为和偏好中发现规律，并基于此进行推荐，所以收集用户的偏好信息成为系统推荐效果最基础的决定因素。用户有很多
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2023-12-25 20:06:16
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# 机器学习预测：探索未来的可能性
机器学习是人工智能的一个重要分支，通过分析和学习数据模式，计算机能够自主预测未来的趋势和结果。在这篇文章中，我们将深入探讨机器学习预测的基本概念、常用算法，以及如何使用 Python 进行简单的预测分析。
## 机器学习预测的基本概念
机器学习预测旨在从以往数据中学习，以便在将来进行预测。预测模型通常分为两类：
1. **回归问题**：目标是预测一个连续
原创
2024-09-29 05:50:44
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看这个模型很久了，可能一直深入的不够，现把自己的一点愚见不断的贴上来，一起交流，共同进步。 贝叶斯非参数模型是一种定义在无限维参数空间上的贝叶斯模型。其大概的意思是说非参数模型的大小可以随着模型内数据的增大或减小而自适应模型的变化，可以根据数据的多少选择参数来确定模型（这一定义的直观解释参考PRML figure 2.5）。正如天下没有免费的午餐一样，非参数模型也需要假设参
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2023-11-15 18:04:20
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