运用FLAC有限差分程序,建立了一个边坡动力数值分析模型,对不同动力参数及岩土参数条件下的边坡响应规律进行数值模拟研究.结果表明,边坡动力响应放大系数与加载频率不是简单的线性关系,而是存在一个主导频率,即在该频率的动载作用下,边坡动力响应放大系数较大.进一步研究表明,主导频率主要受边坡岩土体剪切模量和密度的影响.提出了边坡动力响应放大系数与输入动力参数以及岩体力学参数间的函数关系

根据郑州市西南绕城高速公路膨胀性岩土路堑边坡在施工过程中的实际破坏状况,将边坡分成四个加固区域,针对不同区域的实际情况采取不同的加固方案.按照不同加固结构的设计参数和坡体自然属性,利用数值分析方法,对加固后坡体稳定性及加固结构承载性能进行了系统分析.结果表明,加固后坡体稳定性得到显著提高,加固结构尤其是自预应力锚杆,表现出良好的承载性能,使得不同类型的加固结构与坡体构成有效的承载整体

计算土力学是用数值计算分析方法分 析岩土工程变形、应力、强度和稳定性 的科学,无论将土作为一种地基、建筑 材料或者结构物的环境,均会因为荷载、 渗流的作用产生变形、应力和稳定性问 题,计算土力学的任务就是要通过计算 分析解决与土有关的工程问题,提出合 理而经济的解决方案

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基于相似模拟理论，通过试验台架设计、监测系统设计、加载系统设计和岩体模型制作等流程，完成了双孔并行隧道模型试验系统的研制工作；试验中实时监控模型各关键位置的位移变化、应力变化及隧道岩壁破坏情况.研究表明，试验观测结果与基于Mohr-Coulomb模型所得数值模拟结果相对误差较大，而基于Plastic-Hardening模型进行数值模拟计算时，所得岩土体屈服状态和变化规律与相似模型试验结果吻合度较高.综合各方面分析研究结果，认为Plastic-Hardening模型能够更为精确合理的反映实际工程及试验中岩土体状态的真实变化情况，可为相似地质条件下的双孔并行隧道施工及维护提供重要参考

传统的分类算法大多假设数据集是均衡的,追求整体的分类精度.而实际数据集经常是不均衡的,因此传统的分类算法在处理实际数据集时容易导致少数类样本有较高的分类错误率.现有针对不均衡数据集改进的分类方法主要有两类:一类是进行数据层面的改进,用过采样或欠采样的方法增加少数类数据或减少多数类数据;另一个是进行算法层面的改进.本文在原有的基于聚类的欠采样方法和集成学习方法的基础上,采用两种方法相结合的思想,对不均衡数据进行分类.即先在数据处理阶段采用基于聚类的欠采样方法形成均衡数据集,然后用AdaBoost集成算法对新的数据集进行分类训练,并在算法集成过程中引用权重来区分少数类数据和多数类数据对计算集成学习错误率的贡献,进而使算法更关注少数数据类,提高少数类数据的分类精度

1 计算机类学科基础必修 离散数学 程序设计基础 I 程序设计基础 II Java 框架编程 操作系统原理 计算机网络 计算机组成原理 数据库原理 海洋空间信息工程概论 数据结构与算法 2 计算机类学科专业必修 数据分析原理与技术 数据可视化原理与应用 软件工程 高级程序设计 25 课程 实习（实践） 海洋大数据技术与工程应用 大数据原理与技术 数据挖掘 大数据处理技术 海洋遥感影像分析 空间建模与分析 空间数据获取技术基础 软件工程导论 软件开发与创新 数字信号处理 微机原理与接口技术 数据科学导论 算法设计与分析 人工智能 软件项目管理 软件需求分析 软件架构与设计模式 软件测试与质量保证 编译原理 海洋空间信息管理与服务 3 计算机类专业选修 计算机系统结构 数学建模 数值计算方法 数字图像处理 逻辑与计算机设计基础 智能计算及应用 物联网概论 Linux 操作系统 现代操作系统 WEB 程序设计 Python 程序设计 单片机原理与应用 虚拟现实 信息安全概论 移动开发技术 编程艺术 生物大数据 海洋信息技术与应用 4 计算机类实践课 数据科学综合 JAVA 框架编程 计算机综合实践与案例 专业大型综合实验 综合实习 中级综合开发实践 软件工程综合实习（实践） 毕业论文（设计） 5 信息与计算科学专业学科基础必修 高等代数 I 高等代数 II 空间解析几何 数学分析 I 数学分析 II 概率论与数理统计 A 常微分方程 6 信息与计算科学专业学科专业必修 复变函数 运筹学 数值分析 7 信息与计算科学专业专业选修 应用随机过程 最优化方法 微分方程数值解 应用回归分析 计算智能 8 信息与计算科学专业实践课 专业技能实践实习（实践） 数学实验 数学建模实习（实践） 毕业设计（论文） 综合实习实习（实践）

应用经济学 计量经济学前沿 数据分析软件应用 Python数据分析 博弈论与信息经济学 产业经济学 产业经济学前沿 产业政策专题 发展经济学 环境经济学 机器学习与深度学习 金融风险管理 金融工程 金融经济学 金融实证研究 金融学前沿 科技金融 量化金融前沿 商业伦理与社会责任 生态经济学 时间序列分析 实验经济学 数量经济研究方法 数字经济发展与治理 数字经济学 数字经济专题 投资学 文献阅读与写作 文献阅读与学术写作实践 新制度经济学 中级宏观经济学 中级计量经济学 中级微观经济学 工商管理学 数字营销与消费者行为学 创新创业研究 大数据分析与挖掘 高级管理会计（双语） 会计前沿研究 领导力与组织沟通 企业文化与跨文化管理 数字企业管理 现代企业管理前沿讲座 应用计量经济学 运营管理专题 战略管理研究 质量管理前沿讲座 高级审计理论与实务 公司治理前沿研究 社会科学研究方法 组织行为学 MBA 新时代中国特色社会主义理论与实践 高级商务英语 数据分析与决策 信息系统与信息资源管理 会计学 运营管理 管理经济学 管理学 战略管理 营销管理 人力资源管理 财务管理 公司治理 MBA管理案例研究 项目管理 数字化运营管理 数字化营销 资本运作 数字化商业模式创新 数据资产与数据治理 企业经营模拟实训 大数据财务决策 专业实践 创新创业管理 MPACCS 宏观经济学 公司战略与风险管理 财务会计理论与实务 管理会计理论与实务 财务管理理论与实务 审计理论与实务 商业伦理与会计职业道德 会计专业英语（双语） RPA财务机器人开发与应用 企业数字化运营沙盘模拟 财务报表分析 会计应用研究方法与学位论文写作 大数据审计 机器学习与财务数据挖掘 ESG理论与实务 会计前沿专题

第一节时间数列概述 第二节时间数列的水平分析指标 第三节时间数列的速度分析指标

• 1. 一组数据向其中心值靠拢的倾向和程度 • 2. 测度集中趋势就是寻找数据一般水平的 代表值或中心值 • 3. 不同类型的数据用不同的集中趋势测度 值 • 4. 低层次数据的集中趋势测度值适用于高 层次的测量数据，反过来，高层次数据的 集中趋势测度值并不适用于低层次的测量 数据 • 5. 选用哪一个测度值来反映数据的集中趋 势，要根据所掌握的数据的类型来确定