研究趋势

矿井生产中频繁发生机电事故，尽管管理科学化、人员素质提升，但事故频次和致死人数仍在变化。收集了31个矿井的数据，采用最小二乘拟合分析机电事故在事故总量中的比例及其致死人数占比的变化趋势。结果显示，机电事故比例和致死人数均呈现下降趋势。

近年来，旅游消费频次和规模持续增长。自2005年至2016年，旅游消费频次增长近两倍，单次消费金额翻了一番，旅游已发展成为重要的消费活动。

未来研究趋势包括使用关联规则的数据挖掘和回归分析等统计方法，以找出指标之间的关系及其走势。同时，通过理论证明，建立多个混沌动力学复杂性度量指标与单个或多个密码学安全性度量指标之间的关系。

手工化处理(2004前) 旅游与互联网融合，多元参与(2005-2009) 电商平台介入，景区智慧化(2010-2014) 互联网+旅游，数字旅游(2015至今)

浦东新区气温变化趋势 该可视化图表直观展示了浦东新区一段时间内的气温变化情况，可以帮助用户快速了解气温走势。

在当前信息时代，资源下载方式正在经历深刻变革。随着技术的不断进步，传统资源获取方式正被数字化和网络化所取代。

MK趋势检验MATLAB代码详解####一、MK趋势检验简介Mann-Kendall (MK)检验是一种非参数统计检验方法，用于检测时间序列数据中的趋势变化。它不仅可以判断时间序列是否存在单调上升或下降的趋势，还可以确定趋势变化的显著性。在环境科学、水文学、气象学等多个领域有着广泛的应用。 ####二、MATLAB代码详解##### 1.数据准备我们需要从Excel文件中读取数据。在这个例子中，数据存储在一个名为A的变量中，并将其分为两个向量x和y，分别代表时间序列的时间戳和观测值。 matlab A = b;t%假设b是从Excel文件读取的数据x = A(:,1); %第一列为时间戳y = A(:,2); %第二列为观测值 ##### 2.计算统计量接下来，我们计算MK检验所需的统计量。 - N:观测值的数量。 - Sk:前k个数据点的累积和。 - UFk:正向统计量。 - UBk:反向统计量。 matlab N = length(y); n = N; Sk = zeros(N, 1); UFk = zeros(N, 1); s = 0; for i = 2:n for j = 1:i if y(i) > y(j) s = s + 1; end; Sk(i) = s; E = i * (i - 1) / 4; Var = i * (i - 1) * (2*i + 5) / 72; UFk(i) = (Sk(i) - E) / sqrt(Var); end;这里，Sk表示前k个数据点中后一个数据点大于前面所有数据点的数量之和。UFk是标准化后的累积差值，用于正向趋势检测。对于反向趋势检测，我们还需要计算UBk： ```matlab y2 = zeros(N, 1); Sk2 = zeros(N, 1); UBk = zeros(N, 1); s = 0; for i = 1:n y2(i) = y(n - i + 1); end; for i = 2:n for j = 1:i if y2(i) > y2(j) s = s + 1; end; Sk2(i) = s; E = i * (i - 1) / 4; Var = i * (i - 1) * (2*i + 5) /

Oracle ODI培训已经融入最新技术，为学员提供了更广阔的学习视野和实践机会。

本研究以内蒙古地区某露天煤矿C标变形区为对象，分析该区域近年来的边坡形变和滑坡情况。通过在不同位置设置GPS监测点并形成监测线，系统地监测并统计各监测点的变形数据。研究结果显示，根据监测数据分析，确定了该露天矿边坡的形变区域，并详细研究了其破坏模式和变形规律。进一步预测了该区域的未来变形趋势，认为变形速率受采矿活动和季节气候等因素影响。

此代码执行双尾 Cox-Stuart 检验的一种版本，用于检验向量 V 中是否存在趋势。该检验的零假设是 V 中不存在趋势。检验结果在 H 中返回，其中 H = 1 表示在 alpha 显著性水平上拒绝原假设，H = 0 表示未能在 alpha 显著性水平上拒绝原假设。