导读:本文包含了平均温度论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:平均温度,降水量,对流层,温度,大气,模型,建筑。
平均温度论文文献综述
刘健鹏,沈阳,杨平,刘增光[1]（2019）在《地连墙影响下多排管冻结壁平均温度计算方法》一文中研究指出地铁隧道盾构始发接收端头常使用垂直冻结法加固,冻结壁平均温度是评价其地铁隧道端头冻结加固效果的重要指标。基于南京地铁盾构端头垂直冻结法加固工程,考虑地连墙热辐射作用,给出了积极冻结期结束时直线双排管和多排管冻结壁平均温度计算经验公式。采用数值模拟的方法,拟合得到平均温度计算经验公式,发现靠近地下连续墙一侧冻结壁温度比土体内侧高0.8℃,故已有平均温度公式计算结果偏于危险。将推导的双排管平均温度经验公式的计算值与巴霍尔金解析解比较,结果表明两者相对误差小于2.8%;在此基础上,把双排管计算公式分段组合,得到了适合多排管的平均温度计算公式,经验证该公式与数值模拟结果的相对误差小于1.7%,两个公式均具有足够的精度,满足工程应用要求。(本文来源于《地下空间与工程学报》期刊2019年05期）
刘劲宏,姚宜斌,桑吉章,雷祥旭[2]（2019）在《对流层顶的变化趋势对加权平均温度的影响》一文中研究指出对流层顶与加权平均温度和可降水量(precipitable water vapor, PWV)之间存在很强的相关性,然而目前几乎没有学者讨论它对加权平均温度和PWV的影响。针对对流层顶对GNSS(global navigation satellite system)气象模型影响研究所存在的空白,基于已有学者提出的联系对流层顶和加权平均温度的公式,首次讨论中国区域对流层顶变化对加权平均温度的影响。在不损失公式精度的前提下,将该公式整理后得到对流层顶与加权平均温度的二次函数关系,分析了中国不同纬度区域的对流层顶对加权平均温度的影响,利用探空站观测数据得到了影响分布图。该图可以预测对流层顶对加权平均温度和PWV的影响。(本文来源于《武汉大学学报(信息科学版)》期刊2019年10期）
万成龙,单波,胡乃冬,张素丽,王俊洋[3]（2019）在《基于表面平均温度的建筑门窗保温性能测试方法研究》一文中研究指出国内门窗传热系数目前是在实验室通过基于热功率的标定热箱法进行测试,测试时冷热箱之间可近似作为一维稳态传热处理,试件和标准板的保温性能与其热箱侧的表面温度密切相关。理论推导出了标准板和试件热箱侧表面平均温度与其传热系数的关系,将基于热箱侧表面平均温度的测试结果与传统的基于热功率的测试结果进行比较。结果表明,基于热箱侧表面平均温度的测试方法可得到较为准确的标准板或试件保温性能,研究为传统的基于热功率的门窗保温性能测试结果提供了一种校验方法,并为门窗保温性能测试提供了一种新的思路。(本文来源于《新型建筑材料》期刊2019年09期）
张洪明,乔威,宇克莉,郑连斌[4]（2019）在《中国汉族头面部特征与经度、纬度及年平均温度的相关性分析》一文中研究指出通过对全国不同经纬度地区各省及直辖市(黑龙江哈尔滨、吉林榆树、辽宁锦州、河北张家口、河北保定、山西晋中、山东潍坊、河南南阳、陕西西安、甘肃兰州、湖北荆门、湖北荆州、四川资阳、云南昆明、安徽滁州、江苏淮安、浙江绍兴、江西景德镇、江西宜春、湖南长沙、湖南娄底、江西赣州、广东梅州、福建福州、福建漳州、海南文昌、海南琼海、广东化州)成年汉族男性女性的各项头(本文来源于《中国解剖学会2019年年会论文文摘汇编》期刊2019-08-18）
李松青,刘立龙,容静,周威,刘林波[5]（2019）在《基于支持向量机回归的大气加权平均温度》一文中研究指出提出一种基于支持向量机回归方法建立的以当地气象数据为输入参数、数值积分法计算的T_m为输出参数进行训练得到的大气加权平均温度模型。选取广西地区4个探空站提供的2013—2014年的气象数据和T_m数据为训练样本,2015年的两类数据为测试样本,取得最优的模型参数,并以此建立最优的T_m模型,然后计算2015年的T_m,将其结果与采用线性回归法建立的广西地区的单因素、多因素T_m模型的计算结果进行对比分析。结果表明,在选取最优模型参数的条件下,SVR建立的T_m模型比本地化的单因素和多因素T_m模型的精度更高,验证了支持向量机回归在T_m建模方面的可行性。(本文来源于《桂林理工大学学报》期刊2019年03期）
郭树生,廖火生,李建维[6]（2019）在《夏季无空调系统室内平均温度仿真计算》一文中研究指出论文依据能量守恒定律,建立了适用于计算多房间建筑夏季空调系统失效后室内平均温度的仿真模型,可以快速求得各个房间的平均温度,得到热量传递的过程。论文所建立的仿真模型在进行适应性改进之后,可适用于不同形状和结构的建筑计算室内的平均温度。(本文来源于《中小企业管理与科技(下旬刊)》期刊2019年07期）
翟树峰,吕志平,李林阳,吕浩,邝英才[7]（2019）在《基于GPT2w模型化加权平均温度反演可降水量》一文中研究指出提出一种基于GPT2w模型化加权平均温度反演大气可降水量的方法,并分析附加系统偏差改正的模型化加权平均温度对可降水量的影响。结果表明,基于GPT2w模型化加权平均温度反演的大气可降水量的精度与基于Bevis公式计算的加权平均温度反演的大气可降水量的精度相当;对GPT2w模型化加权平均温度进行系统偏差改正后,大气可降水量的精度有一定改善,但改善率不到1%。(本文来源于《大地测量与地球动力学》期刊2019年07期）
孙菲浩,郑南山,杜飞[8]（2019）在《香港市域大气加权平均温度模型构建及其应用》一文中研究指出为提高地基反演大气可降水量中加权平均温度的计算精度和效率,以香港市域为例,根据2017年香港无线电探空资料,设计了一种以地面气压为基础的大气加权平均温度模型,并通过2014—2016年探空数据对该模型进行验证,分析表明该模型与探空数据得到的加权平均温度有良好的一致性,具有较高的精度。基于气压回归模型和气温回归模型对2017年7月香港地区进行地基反演大气可降水量,验证新建模型的水汽反演精度。结果表明,该模型能很好的满足地基反演大气可降水量的精度要求,相比于气温回归模型反演精度有了较好的提升。(本文来源于《气象科技》期刊2019年03期）
刘劲宏,姚宜斌,桑吉章[9]（2019）在《温度递减率对加权平均温度的影响》一文中研究指出引入温度递减率,和地表温度一起作为独立参数对加权平均温度进行拟合,并根据所建立的温度递减率模型,分析其对加权平均温度的影响。研究表明,高精度的温度递减率有利于改善加权平均温度模型拟合值的分布,使其不再与地表温度呈现简单的线性关系,即使不同探空站的地表温度相同,它们计算的加权平均温度也不相同,从而提高GPS气象学中PWV的转换精度。(本文来源于《大地测量与地球动力学》期刊2019年06期）
郭彬洋,李黎,谢威,周嘉陵,李媛[10]（2019）在《长叁角地区加权平均温度本地化模型拟合》一文中研究指出针对大气加权平均温度(T_m)易受地理位置等因素影响的问题,给出一个适合长叁角地区的T_m本地化模型:利用长叁角地区7个探空站2015—2017年的探空数据,分析T_m与地面温度T_s的线性关系;并基于最小二乘原理对长叁角地区T_m进行一元线性拟合。实验结果表明,本地化模型T_m值与实际T_m的差值的平均偏差和均方根值、利用本地化T_m模型计算的GPS大气可降水量与探空数据得到的大气可降水量的差值的平均偏差和均方根值均比常用的Bevis模型精度有所提高,即利用本地化模型可获得更准确的T_m和大气可降水量。(本文来源于《导航定位学报》期刊2019年02期）
平均温度论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
对流层顶与加权平均温度和可降水量(precipitable water vapor, PWV)之间存在很强的相关性,然而目前几乎没有学者讨论它对加权平均温度和PWV的影响。针对对流层顶对GNSS(global navigation satellite system)气象模型影响研究所存在的空白,基于已有学者提出的联系对流层顶和加权平均温度的公式,首次讨论中国区域对流层顶变化对加权平均温度的影响。在不损失公式精度的前提下,将该公式整理后得到对流层顶与加权平均温度的二次函数关系,分析了中国不同纬度区域的对流层顶对加权平均温度的影响,利用探空站观测数据得到了影响分布图。该图可以预测对流层顶对加权平均温度和PWV的影响。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
平均温度论文参考文献
[1].刘健鹏,沈阳,杨平,刘增光.地连墙影响下多排管冻结壁平均温度计算方法[J].地下空间与工程学报.2019
[2].刘劲宏,姚宜斌,桑吉章,雷祥旭.对流层顶的变化趋势对加权平均温度的影响[J].武汉大学学报(信息科学版).2019
[3].万成龙,单波,胡乃冬,张素丽,王俊洋.基于表面平均温度的建筑门窗保温性能测试方法研究[J].新型建筑材料.2019
[4].张洪明,乔威,宇克莉,郑连斌.中国汉族头面部特征与经度、纬度及年平均温度的相关性分析[C].中国解剖学会2019年年会论文文摘汇编.2019
[5].李松青,刘立龙,容静,周威,刘林波.基于支持向量机回归的大气加权平均温度[J].桂林理工大学学报.2019
[6].郭树生,廖火生,李建维.夏季无空调系统室内平均温度仿真计算[J].中小企业管理与科技(下旬刊).2019
[7].翟树峰,吕志平,李林阳,吕浩,邝英才.基于GPT2w模型化加权平均温度反演可降水量[J].大地测量与地球动力学.2019
[8].孙菲浩,郑南山,杜飞.香港市域大气加权平均温度模型构建及其应用[J].气象科技.2019
[9].刘劲宏,姚宜斌,桑吉章.温度递减率对加权平均温度的影响[J].大地测量与地球动力学.2019
[10].郭彬洋,李黎,谢威,周嘉陵,李媛.长叁角地区加权平均温度本地化模型拟合[J].导航定位学报.2019
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